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…

项亮老师在其所著的<推荐系统实战>中写道: 第2章 利用用户行为数据 2.2.2 用户活跃度和物品流行度的关系 [仅仅基于用户行为数据设计的推荐算法一般称为协同过滤算法.学术界对协同过滤算法进行了深入研究,提出了很多方法,比如 基于领域的方法(neighborhood-based). 隐语义模型(latent factor model). 基于图的随机游走算法(random walk on graph)等.   在这些方法中,最著名的.在业界得到最广泛的算法是基于领域的方法.而基于领域的方法主…

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…

最近在拜读项亮博士的<推荐系统实践>,系统的学习一下推荐系统的相关知识.今天学习了其中的隐语义模型在Top-N推荐中的应用,在此做一个总结. 隐语义模型LFM和LSI,LDA,Topic Model其实都属于隐含语义分析技术,是一类概念,他们在本质上是相通的,都是找出潜在的主题或分类.这些技术一开始都是在文本挖掘领域中提出来的,近 些年它们也被不断应用到其他领域中,并得到了不错的应用效果.比如,在推荐系统中它能够基于用户的行为对item进行自动聚类,也就是把item划分到不 同类别/主题,这些…

最近在拜读项亮博士的<推荐系统实践>,系统的学习一下推荐系统的相关知识.今天学习了其中的隐语义模型在Top-N推荐中的应用,在此做一个总结. 隐语义模型LFM和LSI,LDA,Topic Model其实都属于隐含语义分析技术,是一类概念,他们在本质上是相通的,都是找出潜在的主题或分类.这些技术一开始都是在文本挖掘领域中提出来的,近些年它们也被不断应用到其他领域中,并得到了不错的应用效果.比如,在推荐系统中它能够基于用户的行为对item进行自动聚类,也就是把item划分到不同类别/主题,这些主题…

LFM(latent factor model)隐语义模型,这也是在推荐系统中应用相当普遍的一种模型.那这种模型跟ItemCF或UserCF的不同在于: 对于UserCF,我们可以先计算和目标用户兴趣相似的用户,之后再根据计算出来的用户喜欢的物品给目标用户推荐物品. 而ItemCF,我们可以根据目标用户喜欢的物品,寻找和这些物品相似的物品,再推荐给用户. 我们还有一种方法,先对所有的物品进行分类,再根据用户的兴趣分类给用户推荐该分类中的物品,LFM就是用来实现这种方法. 如果要实现最后一种方法,…

基于内容的推荐…

LFM(latent factor model)隐语义模型,这也是在推荐系统中应用相当普遍的一种模型.那这种模型跟ItemCF或UserCF的不同在于: 对于UserCF,我们可以先计算和目标用户兴趣相似的用户,之后再根据计算出来的用户喜欢的物品给目标用户推荐物品. 而ItemCF,我们可以根据目标用户喜欢的物品,寻找和这些物品相似的物品,再推荐给用户. 我们还有一种方法,先对所有的物品进行分类,再根据用户的兴趣分类给用户推荐该分类中的物品,LFM就是用来实现这种方法. 如果要实现最后一种方法,…

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…

  隐语义模型是通过隐含特征,联系用户和物品,基于用户的特征对物品进行自动聚类,然后在用户感兴趣的类中选择物品推荐给用户. 对于推荐系统,常用的算法: USER-CF:给用户推荐和他兴趣相似的用户喜欢的物品 ITEM-CF:给用户推荐他们感兴趣物品的相似物品 LFM:得到用户感兴趣的分类,从该分类中挑选物品推荐给用户 对于LFM,要做的工作有: 1.对物品进行分类,这里是模糊分类,也就是得出每个物品在每个类中的权重,并不是说一个物品就是属于一个类 2.确定用户感兴趣的类,这里要计算用户对所有类的…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49256457 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记 推荐系统Recommendation System之隐语义模型latent semantic analysis {博客内容:推荐系统构建三大方法:基于内容的推荐content-based,协同过滤collaborative filtering,隐语义模型(LFM…

本文从基础介绍隐语义模型和NMF. 隐语义模型 ”隐语义模型“常常在推荐系统和文本分类中遇到,最初来源于IR领域的LSA(Latent Semantic Analysis),举两个case加快理解. 向用户推荐物品 在推荐系统中,可以通过隐含语义模型将用户(user)和物品(item)自动分类,这些类别是自动生成的.这些类别也可以叫做“隐含的分类”,也许看不懂.每个用户或者物品会被分到多个类别中,属于某个类别的权重会被计算出来. 假设现在有一个大小为m×n的评分矩阵V,包含了m个用户对n个物品的…

一.离线推荐服务 离线推荐服务是综合用户所有的历史数据,利用设定的离线统计算法和离线推荐算法周期性的进行结果统计与保存,计算的结果在一定时间周期内是固定不变的,变更的频率取决于算法调度的频率. 离线推荐服务主要计算一些可以预先进行统计和计算的指标,为实时计算和前端业务相应提供数据支撑. 离线推荐服务主要分为统计性算法.基于ALS的协同过滤推荐算法以及基于ElasticSearch的内容推荐算法. 在recommender下新建子项目StatisticsRecommender,pom.xml文件中…

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…

模型解释: http://blog.csdn.net/harryhuang1990/article/details/9924377…

先创建一个reader.py,后面的程序将用到其中的函数. from __future__ import absolute_import, division, print_function import numpy as np import pandas as pd def read_file(filname, sep="\t"): col_names = ["user", "item", "rate", "st&q…

使用预定义模型QDirModel的例子 Main.cpp #include <QApplication> #include "directoryviewer.h" int main(int argc, char *argv[]) { QApplication app(argc, argv); DirectoryViewer directoryViewer; directoryViewer.show(); return app.exec(); } directoryviewe…

使用预定义模型 QStringListModel例子 源代码如下 Main.cpp #include <QApplication> #include "teamleadersdialog.h" int main(int argc, char *argv[]) { QApplication app(argc, argv); //字符串数组 QStringList leaders; leaders << "Stooge Viller" <&…

TVM部署预定义模型 本文通过深度学习框架量化的模型加载到TVM中.预量化的模型导入是在TVM中提供的量化支持之一. 本文演示如何加载和运行由PyTorch,MXNet和TFLite量化的模型.加载后,可以在任何TVM支持的硬件上运行已编译的量化模型. 首先,必要输入 from PIL import Image import numpy as np import torch from torchvision.models.quantization import mobilenet as qmob…

隐语义模型(Latent factor model,以下简称LFM),是推荐系统领域上广泛使用的算法.它将矩阵分解应用于推荐算法推到了新的高度,在推荐算法历史上留下了光辉灿烂的一笔.本文将对 LFM 原理进行详细阐述,给出其基本算法原理.此外,还将介绍使得隐语义模型声名大噪的算法FunkSVD和在其基础上改进较为成功的BiasSVD.最后,对LFM进行一个较为全面的总结. 1. 矩阵分解应用于推荐算法要解决的问题 在推荐系统中,我们经常可能面临的场景是:现有大量用户和物品,以及少部分用户对少部分…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/45665779 主题模型LDA的应用 拿到这些topic后继续后面的这些应用怎么做呢:除了推断出这些主题,LDA还可以推断每篇文章在主题上的分布.例如,X文章大概有60%在讨论“空间探索”,30%关于“电脑”,10%关于其他主题. 这些主题分布可以有多种用途:聚类: 主题是聚类中心,文章和多个类簇(主题)关联.聚类对整理和总结文章集合很有帮助.参看Blei教授和Lafferty教授对于Science杂…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49231919 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记 推荐系统Recommendation System之降维Dimensionality Reduction {博客内容:推荐系统有一种推荐称作隐语义模型(LFM, latent factor model)推荐,这种推荐将在下一篇博客中讲到.这篇博客主要讲隐语义模型…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49205589 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记 推荐系统Recommendation System {博客内容:推荐系统构建三大方法:基于内容的推荐content-based,协同过滤collaborative filtering,隐语义模型(LFM, latent factor model)推荐.这篇博客只…

一.潜在因子(Latent Factor)推荐算法 本算法整理自知乎上的回答@nick lee.应用领域:"网易云音乐歌单个性化推荐"."豆瓣电台音乐推荐"等.        这种算法是在NetFlix(没错,就是用大数据捧火<纸牌屋>的那家公司)的推荐算法竞赛中获奖的算法,最早被应用于电影推荐中,在实际应用中比现在排名第一的 @邰原朗所介绍的算法误差(RMSE)会小不少,效率更高.下面仅利用基础的矩阵知识来介绍下这种算法.        该算法的思想是…

本文主要参考:Factorization Meets the Neighborhood: a Multifaceted Collaborative Filtering Model 在用户对自己需求相对明确的时候,用搜索引擎很方便的通过关键字搜索很快的找到自己需要的信息.但搜索引擎并不能完全满足用户对信息发现的需求,那是因为在很多情况下,用户其实并不明确自己的需要,或者他们的需求很难用简单的关键字来表述.又或者他们需要更加符合他们个人口味和喜好的结果,因此出现了推荐系统,与搜索引擎对应,大家也习惯…

知乎:如何学习推荐系统? 知乎:协同过滤和基于内容的推荐有什么区别? 案例:推荐系统实战?  数据准备:实现推荐栏位:重构接口:后续优化. 简书:实现实时推荐系统的三种方式?基于聚类和协同过滤:基于Spark:基于Storm:基于Kiji框架. 精品博客,事无巨细:推荐系统:协同过滤collaborative filtering   基于内容的推荐content-based,协同过滤collaborative filtering,隐语义模型(LFM, latent factor model)推荐…

WRMF is like the classic rock of implicit matrix factorization. It may not be the trendiest, but it will never go out of style                                                                                                                            …

不错的 Tutorial: 从零到一学习计算机视觉:朋友圈爆款背后的计算机视觉技术与应用 | 公开课笔记 分享人 | 叶聪(腾讯云 AI 和大数据中心高级研发工程师) 整    理 | Leo 出    品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 刚刚过去的五四青年节,你的朋友圈是否被这样的民国风照片刷屏?用户只需要在 H5 页面上提交自己的头像照片,就可以自动生成诸如此类风格的人脸比对照片,简洁操作的背后离不开计算机视觉技术和腾讯云技术的支持. 那么这个爆款应用的背后用到了哪些计…

一.用户行为数据简介 1.用户行为在个性化推荐系统中分为两种: (1)显式反馈行为:包括用户明确表示对物品喜好的行为. (2)隐式反馈行为:不能明确反应用户喜好的行为. (3)显式反馈行为和隐式反馈行为数据比较 (4)反馈方向: 正反馈:用户喜欢该物品:负反馈:用户不喜欢该物品 (5)用户数据分为显性反馈和隐形反馈 (6)用户行为的统一表示 (7)比较有代表性的数据集有以下的几个: 无上下文信息的隐性反馈数据集:每一条行为记录仅仅包含用户的ID和物品ID 无上下文信息的显性反馈数据集:每一条记录…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49427989 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记 推荐系统Recommendation System之隐语义模型latent semantic analysis {博客内容:Clustering.  The problem is to take large numbers of points and group…