实际应用

LFM 模型在实际使用中有一个困难,就是很难实现实时推荐。经典的 LFM 模型每次训练都需要扫描所有的用户行为记录,并且需要在用户行为记录上反复迭代来优化参数,所以每次训练都很耗时,实际应用中只能每天训练一次。在新闻推荐中,冷启动问题非常明显,每天都会有大量的新闻,这些新闻往往如昙花一现,在很短的时间获得很多人的关注,然后在很短时间内失去关注,实时性就非常重要。雅虎对此提出了一个解决方案。

首先,利用新闻链接的内容属性(关键词、类别等)得到链接 i 的内容特征向量 yi,其次,实时收集用户对链接的行为,并且用这些数据得到链接 i 的隐特征向量 qi,然后,利用下面的公式预测用户 u 是否会单击链接 i:

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