LFM 隱語義模型
隱語義模型： 物品 表示為長度為k的向量q（每個分量都表示 物品具有某個特征的程度） 用戶興趣 表示為長度為k的向量p（每個分量都表示 用戶對某個特征的喜好程度） 用戶u對物品i的興趣可以表示為 其損失函數定義 ...
原文：【機器學習】--隱語義模型
一 前述 隱語義模型是近年來推薦系統領域較為熱門的話題，它主要是根據隱含特征將用戶與物品聯系起來。 因為用戶和物品之間有着隱含的聯系。所以把用戶轉成隱語義，然后物品轉成隱語義組合，通過中介隱含因子連接。 二 具體 隱語義模型舉例和求解 N代表用戶，M代表物體 第一步：先分解 將用戶分解成F個因子的矩陣 將物品也分解成F個因子的矩陣 F N T F M N M 其中T表示轉置。 第二步：轉成機器學習 ...
2018-06-12 01:42 0 1116 推薦指數：
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