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_ ...
原文：個性化召回算法實踐(四)——ContentBased算法
ContentBased算法的思想非常簡單：根據用戶過去喜歡的物品 本文統稱為 item ，為用戶推薦和他過去喜歡的物品相似的物品。而關鍵就在於這里的物品相似性的度量，這才是算法運用過程中的核心。 CB的過程一般包括以下三步： 物品表示 Item Representation ：為每個item抽取出一些特征 也就是item的content了 來表示此item 特征學習 Profile Learni ...
2019-10-30 11:43 0 296 推薦指數：
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