(7)个性化推荐中的隐语义模型

协同过滤是一种非常流行的推荐算法，通常协同过滤可以分为两种类型：邻域模型和矩阵分解模型。基于邻域的协同过滤算法包括基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法。隐语义模型是对矩阵分解的改进，通过矩阵分解建立了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。隐语义模型问世之后，诞生了若干对于隐语义模型的改进算法，包括基于标签的隐语义模型推荐算法，基于社交的隐语义模型推荐算法和基于时间的隐语义模型推荐算法等。为了推动基于隐语义模型的发展，下一步的主流研究趋势有标签，社交，时间等。

原文地址：https://www.cnblogs.com/paradis/p/10362812.html

时间： 2024-07-28 21:41:18

(7)个性化推荐中的隐语义模型的相关文章

推荐系统--隐语义模型LFM

主要介绍 隐语义模型 LFM(latent factor model). 隐语义模型最早在文本挖掘领域被提出,用于找到文本的隐含语义,相关名词有 LSI.pLSA.LDA 等.在推荐领域,隐语义模型也有着举足轻重的地位.下述的实验设计见 推荐系统–用户行为和实验设计 基本思想 核心思想: 通过隐含特征(latent factor)联系用户兴趣和物品.具体来说,就是对于某个用户,首先得到他的兴趣分类,然后从分类中挑选他可能喜欢的物品.基于兴趣分类的方法需要解决3个问题: 如何对物品进行分类? 如何

推荐系统第5周--- 基于内容的推荐，隐语义模型LFM

基于内容的推荐 制定分类/属性的困难使用专业人员(编辑)对商品进行整理分类,但这样会产生成本和效率瓶颈受限于编辑的专业水平,编辑的意见未必能代表用户的意见分类的粒度难于控制如果商品有多个分类,很难考虑周全多维度,多规角分类编辑很难决定商品在类别里的权重 隐语义模型 LFM的前丕今生 隐语义模型的适用性 关于训练集 常见同类问题求解思路 梯度下降法的几何意义 LFM损失函数极值用梯度下降法求解 LFM中的重要参数 模型中隐特征个数梯度下降法中选取的学习速率损失凼数中的惩罚项系数lambda训练集的

LFM 隐语义模型

隐语义模型: 物品       表示为长度为k的向量q(每个分量都表示  物品具有某个特征的程度) 用户兴趣 表示为长度为k的向量p(每个分量都表示  用户对某个特征的喜好程度) 用户u对物品i的兴趣可以表示为 其损失函数定义为- 使用随机梯度下降,获得参数p,q 负样本生成: 对于只有正反馈信息(用户收藏了,关注了xxx)的数据集,需要生成负样本,原则如下 1.生成的负样本要和正样本数量相当 2.物品越热门(用户没有收藏该物品),越有可能是负样本 实现: # coding=gbk ''' 实现

个性化推荐中的用户兴趣建模浅析

http://in.sdo.com/?p=1386 引言 在互联网上,信息的数量越来越大.用户可以选择的面也越来越广,推荐系统的任务是,要从众多的资讯中,过滤并挑选出符合每个用户口味的内容,推荐给不同用户.在这个过程中,对用户兴趣的刻画.建模是最为重要的一环. 传统的用户兴趣刻画,大多集中于用户基本属性上,例如性别.年龄.职业.收入等,这样提取的用户属性,对用户兴趣的刻画并不够直接,对推荐系统来说,更需要一类直接面向待推荐内容的用户兴趣描述方法,并能方便的应用于个性化推荐系统,进行精准的个性化推

隐语义模型LFM（latent factor model）

对于某个用户,首先得到他的兴趣分类,然后从分类中挑选他可能喜欢的物品.总结一下,这个基于兴趣分类的方法大概需要解决3个问题. 如何给物品进行分类? 如何确定用户对哪些类的物品感兴趣,以及感兴趣的程度? 对于一个给定的类.选择哪些属于这个类的物品推荐给用户,以及如何确定这些物品在一个类中的权重? 隐含语义分析技术采用基于用户行为统计的自动聚类,较好地解决了上面提出的问题. 隐含语义分析技术的分类来自对用户行为的统计,代表了用户对物品分类的看法.隐含语义分析技术和ItemCF在物品分类方面的思想类似

(8)个性化推荐中标签系统的建设

推荐系统的技术要点包括对用户行为以及用户信息数据化后的标签系统的建立.对于用户行为的分析.数据库的设计等.文章针对分析用户行为的标签系统的建设进行了详细的研究.推荐系统的标签系统主要分为三大模块,其一是建立资源的标签系统,其二是建立用户的标签系统,其三是这两个标签系统之间的关系,即如何通过用户标签系统中的数据从资源标签系统中提取出最优的资源链接并进行推荐.通过建立两个标签系统以及分析两个标签系统之间的关系,我们可以对推荐算法进行一些改进和调整,通过公式和属性加权的方式得到一个推荐的公式,从而将合

从风险管理的角度来看是否须要个性化推荐

一  背景 1.现今 ,个性化技术被广泛用于推荐系统 . 特别是基于用户的偏好数据进行个性化预測的 协同过滤算法,已被证是实际可行的.然而 在某种程度上我们并不知道个性化推荐是否总是 能优于非个性化推荐.<Performance of recommender algorithms on top-n recommendation tasks>已证实基于热门的推荐也有相当好的效果.下图是Bayesian personalized ranking 和 popularity-based 推荐算法的结果

产品学习之个性化推荐和热度算法详解

今日头条的走红带动了"个性化推荐"的概念,自此之后,内容型的产品,个性化算法就逐渐从卖点变为标配. 伴随着"机器学习","大数据"之类的热词和概念,产品的档次瞬间提高了很多.而各种推荐算法绝不仅仅是研发自己的任务,作为产品经理,必须深入到算法内部,参与算法的设计,以及结合内容对算法不断"调教",才能让产品的推荐算法不断完善,最终与自己的内容双剑合璧. 本文以新闻产品为例,结合了我之前产品从零积累用户的经验,整理了作为PM需要了

【推荐系统论文笔记】个性化推荐系统评价方法综述（了解概念——入门篇）

Overview of  the Evaluated Algorithms for the Personal Recommendation Systems   顾名思义,这篇中文论文讲述的是推荐系统的评价方法,也就是,如何去评价一个推荐系统的好与不好. 引言 1.个性化推荐系统通过建立用户与产品之间的二元关系 ,利用用户已有的选择过程或相似性关系挖掘每个用户潜在感兴趣的对象 ,进而进行个性化推荐 ,其本质就是信息过滤. 2.一个完整的推荐系统由3部分组成: 收集用户信息的行为记录模块: 分析用户