個性化召回算法實踐(三)——PersonalRank算法
將用戶行為表示為二分圖模型。假設給用戶\(u\)進行個性化推薦，要計算所有節點相對於用戶\(u\)的相關度，則PersonalRank從用戶\(u\)對應的節點開始游走，每到一個節點都以\(1-d\)的概率停止游走並從\(u\)重新開始，或者以\(d\)的概率繼續游走，從當前節點指向的節點 ...
原文：個性化召回算法實踐(二)——LFM算法
LFM算法核心思想是通過隱含特征 latent factor 聯系用戶興趣和物品，找出潛在的主題和分類。LFM latent factor model 通過如下公式計算用戶u對物品i的興趣： Preference u,i r ui p u T q i sum f F p u,k q i,k 定義 P 矩陣是user class矩陣，矩陣值 P ij 表示的是user i 對class j 的興趣度 ...
2019-10-29 17:32 0 440 推薦指數：
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