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 ...

Overview 模型 簡介 論文 Word2Vec word2vector [NIPS 2013]Distributed Representations of Words and Phrases ...

1 關於主題模型 使用LDA做推薦已經有一段時間了，LDA的推導過程反復看過很多遍，今天有點理順的感覺，就先寫一版。 隱含狄利克雷分布簡稱LDA（latent dirichlet allocation），是主題模型(topic model)的一種，由Blei, David M.、Ng ...

作者：清華阿羅 鏈接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/67959931 來源：知乎 著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權，非商業轉載請注明出處。 網上看到不錯的推薦系統資料整理，分享給大家，包括書籍、會議、相關研究人員、論文 ...

什么是FM模型 FM英文全稱是“Factorization Machine”，簡稱FM模型，中文名“因子分解機”。 FM模型其實有些年頭了，是2010年由Rendle提出的，但是真正在各大廠大規模在CTR預估和推薦領域廣泛使用，其實也就是最近幾年的事。 FM模型 原理 ...

一、前述 經過之前的訓練數據的構建可以得到所有特征值為1的模型文件，本文將繼續構建訓練數據特征並構建模型。 二、詳細流程 將處理完成后的訓練數據導出用做線下訓練的源數據（可以用Spark_Sql對數據進行處理）insert overwrite local directory '/opt ...

1. LR介紹   邏輯回歸（logistics regression）作為廣義線性模型的一種，它的假設是因變量y服從伯努利分布。那么在點擊率預估這個問題上，“點擊”這個事件是否發生就是模型的因變量y。而用戶是否點擊廣告這個問題是一個經典的擲偏心硬幣（二分類）問題，因此CTR模型的因變量顯然應該 ...

# 推薦系統的各個矩陣分解模型 ## 1. SVD 當然提到矩陣分解，人們首先想到的是數學中經典的SVD（奇異值）分解，直接上公式：$$M_{m \times n}=U_{m \times k} \Sigma_{k \times k} V_{k \times n}^{T}$$ - 原理 ...