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：RS：關於協同過濾，矩陣分解，LFM隱語義模型三者的區別
項亮老師在其所著的 推薦系統實戰 中寫道： 第 章 利用用戶行為數據 . . 用戶活躍度和物品流行度的關系 僅僅基於用戶行為數據設計的推薦算法一般稱為協同過濾算法。學術界對 協同過濾算法進行了深入研究，提出了很多方法，比如 基於領域的方法 neighborhood based 隱語義模型 latent factor model 基於圖的隨機游走算法 random walk on graph 等。 ...
2018-12-13 15:38 0 1284 推薦指數：
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基於矩陣分解的協同過濾算法
輸入 稀疏的物品用戶評分矩陣。 輸出 輸出1：基於矩陣分解得到的兩個子矩陣。 輸出2：根據輸出2得到的已被填充的物品用戶評分矩陣 前言 當用戶、物品較多的時候，基於用戶和物品的協同過濾算法存在稀疏性的問題，將矩陣分解應用於協同過濾算法可以提取物品、用戶的隱式特征，發現 ...
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