原文:從零開始學推薦系統二:隱語義模型

. 隱語義模型 隱語義模型又可稱為LFM latent factor model ,它從誕生到今天產生了很多著名的模型和方法,其中和該技術相關且耳熟能詳的名詞有pLSA LDA 隱含類別模型 latent class model 隱含主題模型 latent topic model 矩陣分解 matrix factorization 。本節將對隱含語義模型在Top N推薦中的應用進行詳細介紹,並通 ...

2019-01-02 10:29 0 1194 推薦指數:

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推薦系統隱語義模型(LFM)

LFM(latent factor model)隱語義模型,這也是在推薦系統中應用相當普遍的一種模型。那這種模型跟ItemCF或UserCF的不同在於: 對於UserCF,我們可以先計算和目標用戶興趣相似的用戶,之后再根據計算出來的用戶喜歡的物品給目標用戶推薦物品。 而ItemCF ...

Wed May 17 03:57:00 CST 2017 0 1252
推薦系統中的隱語義模型

使用LFM(Latent factor model)隱語義模型進行Top-N推薦 最近在拜讀項亮博士的《推薦系統實踐》,系統的學習一下推薦系統的相關知識。今天學習了其中的隱語義模型在Top-N推薦中的應用,在此做一個總結。隱語義模型LFM和LSI,LDA,Topic Model其實都屬於隱含 ...

Fri Jan 08 23:01:00 CST 2016 0 1824
使用tensorflow構造隱語義模型推薦系統

先創建一個reader.py,后面的程序將用到其中的函數。 數據的內容主要是關於電影與用戶。 一、加載數據、划分訓練集和測試集 二、定義模型,返回預測結果和正則化項 三、定義損失函數 四、讀取 ...

Fri Jan 04 21:27:00 CST 2019 0 726
推薦系統| ② 離線推薦&基於隱語義模型的協同過濾推薦

一、離線推薦服務 離線推薦服務是綜合用戶所有的歷史數據,利用設定的離線統計算法和離線推薦算法周期性的進行結果統計與保存,計算的結果在一定時間周期內是固定不變的,變更的頻率取決於算法調度的頻率。 離線推薦服務主要計算一些可以預先進行統計和計算的指標,為實時計算和前端業務相應 ...

Thu Nov 28 16:59:00 CST 2019 0 302
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 ...

Fri Apr 10 05:13:00 CST 2015 0 2653
【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 1、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 ...

Tue Jun 12 09:42:00 CST 2018 0 1116
隱語義模型LFM(latent factor model)

對於某個用戶,首先得到他的興趣分類,然后從分類中挑選他可能喜歡的物品。總結一下,這個基於興趣分類的方法大概需要解決3個問題。 如何給物品進行分類? 如何確定用戶對哪些類的物品感興趣,以及感興趣的程度? 對於一個給定的類。選擇哪些屬於這個類的物品推薦給用戶,以及如何確定這些物品 ...

Sat Sep 24 19:18:00 CST 2016 0 3535
推薦系統--完整的架構設計和算法(協同過濾、隱語義)

1. 什么是推薦系統 推薦系統是利用電子商務網站向客戶提供商品信息和建議,幫助用戶決定應該購買什么產品,模擬銷售人員幫助客戶完成購買過程。個性化推薦是根據用戶的興趣特點和購買行為,向用戶推薦用戶感興趣的信息和商品。 隨着電子商務規模的不斷擴大,商品個數和種類快速增長,顧客需要花費大量的時間 ...

Mon Sep 09 17:40:00 CST 2019 1 2198
 
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