随笔分类 - Recommendation System
学习推荐系统
摘要：在推荐中，多样性并不是目的，而是一种提高用户粘度或是惊喜度的手段。记得在17年的时候在公司做的一个新闻文本摘要项目(那时候没有用到深度学习中的生成式方法是因为：一是没有gpu机器；二是样本不够。而且深度学习的这种生成式方法有时候真的不是太准，即生成的摘要有时候是不通顺的或是不知道説啥，这个还需要后续
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摘要：融合了偏置LFM以及用户的历史评分行为，结合了邻域和LFM。理论及python实现见https://www.cnblogs.com/little-horse/p/12499671.html。 以下java简单实现，完整程序https://github.com/jiangnanboy/RecomSys
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摘要：BiasLFM(bias latent factor model)带偏置项的隐语义推荐模型，加入三个偏置项（所有评分的平均，用户偏置项表示用户的评分习惯和物品没关系， * 物品偏置项表示物品接受的评分中和用户没关系的因素）矩阵分解,训练得到U,I矩阵,以及用户偏置项和物品偏置项 * 对user-it
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摘要：关于LFM分解理论和python实现见https://www.cnblogs.com/little-horse/p/12489619.html。 以下是java简单实现，完整程序见https://github.com/jiangnanboy/RecomSys/blob/master/src/main
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摘要：1.概述 传统的user协同，先是找到topk相似user，再利用打分公式预测目标用户未有过行为item的评分，基于这个评分从大到小输出推荐。本次的回归推荐方法跟user协同也是大同小异，最主要的不同是回归推荐是学习用户的特征偏好，所以本方法用到了评分数据以及item的特征分布。这个item特征分布
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摘要：在现实情况下，用户的显式反馈严重不足，但一般拥有大量隐式反馈信息。所以在偏置svd基础上增加了用户的隐式反馈信息，该方法融合了用户的显式和隐式信息。 1.预测评分公式为 其中，有全局平均分，user的偏置信息，item的偏置信息，Ni为该用户评价过的所有item集合，从隐式反馈出发，作为用户偏好的补
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摘要：LFM预测是通过隐类将user和item联系起来。但在实际情况下，不同用户的评分标准不同，有的偏高，有的偏低。有的系统有些固有属性和user属性以及item属性都无关。因此才有了带偏置信息的biasLFM。 1.预测评分公式为 该式有四项：全局平均分、user的偏置信息、item的偏置信息以及use
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摘要：1.ALS用于显示反馈，即有明确评分的数据。对于隐式反馈，可利用加权ALS，对于有确定偏好的item赋于较大权重，对于没有反馈的item，赋于较小权重。 其中，P矩阵维度：N*K；Q矩阵维度：M*K。前者为User在K维潜因子空间的表示；后者为Item在K维潜因子空间的表示。 2.预测评分，或者説近
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摘要：1.交替交替最小二乘应该来说是一种优化策略，用来对矩阵进行近似分解 其中，P矩阵维度：N*K；Q矩阵维度：M*K。前者为User在K维潜因子空间的表示；后者为Item在K维潜因子空间的表示。 2.预测评分，或者説近似评分为 3.损失函数为平方误差+L2正则项，其中是真实值。 4.交替迭代 对P，Q随
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摘要：1.非负矩阵分解 其中，P矩阵维度：N*K；Q矩阵维度：M*K。前者为User在K维潜因子空间的表示；后者为Item在K维潜因子空间的表示。 其中： 2.预测评分，或者説近似评分为 3.损失函数为平方误差，其中是真实值。 a.加入L2正则项 b.加入L1和L2正则项 4.针对加入L1和L2的loss
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摘要：对矩阵R的近似求解： 1. 其中，P矩阵维度：N*K；Q矩阵维度：M*K。前者为User在K维潜因子空间的表示；后者为Item在K维潜因子空间的表示。 2.预测评分，或者説近似评分为： 3. 损失函数为平方误差+L2正则项： ，其中为真实评分。 4.用梯度下降求解： 其中是学习率，是正则化参数。 5
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摘要：一．常见推荐模型 (一).简述 传统的基于内容的推荐算法，这种算法有效利用了推荐内容自身的特点，如商品的类别标签、新闻的分类标签、音乐的流派标签等，结合用户的历史行为，进行简单有效的推荐，这种方法需要提取商品的标签和用户的标签作为内容推荐的一种依据。 推荐系统的一个主流分支是基于协同过滤的推荐算法，
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摘要：假如有一款新闻APP，也有一些人在使用，这将会产生一些用户行为日志。我想根据这些用户日志构建一个画像系统，主要是新闻画像和用户画像，统计好这些画像，为个性化推荐做好铺垫。新闻画像和用户画像的一些常用特征如下： 一.news profile 这里可以采用json层次化表示一篇新闻，实时对抓取的新闻进行
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摘要：java和python实现一个加权SlopeOne推荐算法
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