隐语义模型

从数据出发，进行个性化推荐
用户和数据之间有着隐含的联系
隐含因子让计算机能理解就好
将用户和物品通过中介隐含因子联系起来

分解-组合

F隐藏因子

隐语义模型求解

梯度下降方向
迭代求解

隐语义模型负样本选择

对每个用户，要保证正负样本的平衡（数目相似）
选取那些很热门，而用户却没有行为的物品
对于用户-物品集K({u,i})
其中如果(u,i)是正样本，则 r_ui = 1 , 负样本 r_ui = 0

隐语义模型参数选择

隐特征的个数F，通常F=100
学习速率alpha，别太大，如0.01
正则化参数 lambda，别太大，如0.01、0.1
负样本/正样本比例ratio

协同过滤 VS 隐语义

原理：协同过滤基于统计，隐语义基于建模
空间复杂度：隐语义模型较小
实时推荐依旧难，目前离线计算多
隐语义模型解释，不需要解释其过程，知道其结果就行了

隐语义模型 VS 协同过滤相关推荐

电商推荐系统（上）：推荐系统架构、数据模型、离线统计与机器学习推荐、历史热门商品、最近热门商品、商品平均得分统计推荐、基于隐语义模型的协同过滤推荐、用户商品推荐列表、商品相似度矩阵、模型评估和参数选取
文章目录第1章项目体系架构设计 1.1 项目系统架构 1.2 项目数据流程 1.3 数据模型第2章工具环境搭建 2.1 MongoDB(单节点)环境配置 2.2 Redis(单节点)环境配置 ...
电商推荐系统四：基于隐语义模型的协同过滤推荐
四.离线推荐服务建设(基于隐语义模型的协同过滤推荐) 目录四.离线推荐服务建设(基于隐语义模型的协同过滤推荐) 4.1 离线推荐服务 4.2 离线统计服务 4.3 基于隐语义模型的协同过滤推荐 4. ...
推荐算法！基于隐语义模型的协同过滤推荐之用户商品推荐列表
项目采用ALS作为协同过滤算法,根据MongoDB中的用户评分表计算离线的用户商品推荐列表以及商品相似度矩阵. 通过ALS训练出来的Model来计算所有当前用户商品的推荐列表,主要思路如下: 1. u ...
Python推荐系统学习笔记（1）基于协同过滤的个性化推荐算法实战---隐语义模型
一.相关概念: 1.隐语义模型(LFM) 通过矩阵分解建立用户和隐类之间的关系,物品和隐类之间的关系,最终得到用户对物品的偏好关系. 假设我们想要发现 F 个隐类, 我们的任务就是找到两个矩阵 U 和 ...
【推荐系统】隐语义模型(LFD)与矩阵分解(Matrix Factorization)
如果需要完整代码可以关注下方公众号,后台回复"代码"即可获取,阿光期待着您的光临~ 文章目录 1.隐语义模型与矩阵分解 2.隐语义模型(Latent Factor Model) 3 ...
推荐算法之隐语义模型(LFM)矩阵分解梯度下降算法实现
推荐算法之隐语义模型(LFM)矩阵分解梯度下降算法实现基于协同过滤的推荐一般分为基于近邻的推荐和基于模型的推荐,其中,基于近邻是指预测时直接使用用户已有的偏好数据,通过近邻数据来预测新物品的偏好.而 ...
【推荐系统（二）】协同过滤之隐语义模型（LFM）
文章目录一.引例二.LFM 主要思想训练样本构造损失函数定义参数学习调参相关三.小结优点缺点基于用户行为分析的推荐算法一般称为协同过滤算法.所谓协同过滤,就是指众多的用户可以齐心协 ...
协同过滤与隐语义模型推荐系统实例3: 基于矩阵分解(SVD)的推荐
[ 协同过滤与隐语义模型推荐系统实例1: 数据处理 ] [ 协同过滤与隐语义模型推荐系统实例2: 基于相似度的推荐 ] 隐语义模型推荐基于矩阵分解(SVD)的推荐 # 先计算歌曲被当前用户播放量/用 ...
协同过滤算法----隐语义模型
1. 协同过滤(CF) 协同过滤分基于用户和基于物品的协同过滤,不管哪种方式,计算步骤如下: I. 收集用户偏好 II. 找到相似的用户或物品 III. 计算推荐所谓的用户偏好就是:用户与物品之间的 ...

隐语义模型 VS 协同过滤

隐语义模型

分解-组合

隐语义模型求解

隐语义模型负样本选择

隐语义模型参数选择

协同过滤 VS 隐语义

隐语义模型 VS 协同过滤相关推荐

最新文章

热门文章