隱語義分析，以lfm為例：
乙個比較好的圖：
對於乙個給定的使用者行為資料集（資料集包含的是所有的user, 所有的item，以及每個user有過行為的item列表），使用lfm對其建模後，我們可以得到如下圖所示的模型：（假設資料集中有3個user, 4個item, lfm建模的分類數為4）
r矩陣是user-item矩陣，矩陣值rij表示的是user i 對item j的興趣度，這正是我們要求的值。對於乙個user來說，當計算出他對所有item的興趣度後，就可以進行排序並作出推薦。lfm演算法從資料集中抽取出若干主題，作為user和item之間連線的橋梁，將r矩陣表示為p矩陣和q矩陣相乘。其中p矩陣是user-class矩陣，矩陣值pij表示的是user i對class j的興趣度；q矩陣式class-item矩陣，矩陣值qij表示的是item j在class i中的權重，權重越高越能作為該類的代表。
LFM隱語義模型
此外我們還需要注意的兩個問題 我們在可見的使用者書單中歸結出3個類別，不等於該使用者就只喜歡這3類，對其他類別的書就一點興趣也沒有。也就是說，我們需要了解使用者對於所有類別的興趣度。對於乙個給定的類來說，我們需要確定這個類中每本書屬於該類別的權重。權重有助於我們確定該推薦哪些書給使用者。下面我們就來...
推薦系統 02 隱語義模型LFM
隱語義模型 lfm 圖形解釋 lfm的前生今世 隱語義模型的適用性 關於訓練集 基本概念 那麼如何產生負樣本呢？負樣本的選擇 小結 如何計算權重 負樣本取樣過程 如何求解c的極小值 演算法原理 原函式 deffun x,y return x y 2 x x 2 x y y y 偏x導 defpxfu...
推薦系統 5 隱語義模型 LFM
2019 03 02 14 27 17 對於usercf，我們可以先計算和目標使用者興趣相似的使用者，之後再根據計算出來的使用者喜歡的物品給目標使用者推薦物品。而itemcf，我們可以根據目標使用者喜歡的物品，尋找和這些物品相似的物品，再推薦給使用者。我們還有一種方法，先對所有的物品進行分類，再根據...