个推教程--第二课--基于邻域的个性化召回算法LFM

最新推荐文章于 2022-07-23 19:38:19 发布
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分类专栏： 推荐系统
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Gin077/article/details/86027703
本文深入探讨了LFM算法，一种基于有监督学习的推荐系统方法。重点讲解了其理论基础，包括梯度下降训练过程，正则化参数选择，以及学习率设定。对比了LFM与协同过滤（CF）在推荐效果和可解释性上的不同，强调了LFM在复杂度和成本上的优势。

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2-1 LFM算法综述

 

 

2-2 LFM算法的理论基础与公式推导

有监督学习训练p和q，梯度下降

 

F：1--32

正则话参数alpha：0.01=0.05之间

学习率 beta 0.1

保持正负样本均衡

LFM复杂度成本低；但影响和推荐可解释性不如CF

LFM是基于有监督学习的隐向量学习，而CF不是

 

 

 

 

 

个性化推荐系统--个性化召回算法总结与评估方法的介绍（6-1）
weixin_41640583的博客
04-07 5017
一、个性化召回算法的总结 这里会将之前介绍过的几种算法进行归类，并简短介绍每一种个性化召回算法的核心原理；同时演示工业界中多种召回算法共存的架构。 下面看一下之前讲过的个性化召回算法的分类： 1. 基于邻域的：CF、LFM、基于图的推荐personal rank item-CF是item根据user的贡献，得到item的相似度矩阵，用户根据点击过的item的相似item来完成推荐。 us...
个性化推荐算法实战第01章个性化推荐算法综述
酱油哥的博客
07-15 2389
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基于邻域的个性化推荐算法LFM.zip
10-02
做推荐系统大作业的时候开发的一个系统，可以直接跑，代码注释很全面
个性化推荐算法实战第02章基于邻域的个性化召回算法LFM
酱油哥的博客
09-12 933
文章目录第02章基于邻域的个性化召回算法LFM个性化召回算法LFM（latent factor model）算法综述LFM（latent factor model）理论知识与公式推导LFM（latent factor model）算法与CF算法的优缺点比较 第02章基于邻域的个性化召回算法LFM 本章节重点介绍一种基于邻域的个性化召回算法，LFM。从LFM算法的理论知识与数学原理进行介绍。并结合公...
个性召回算法 LFM
weixin_43845522的博客
03-31 333
个性召回算法 LFM 文章目录个性召回算法 LFM前言什么是LFM算法1. 算法框架2. 与CF的比较：LFM代码记录1. 数据2. 训练环节 前言 学习整理笔记，内容所有权不在我 什么是LFM算法 LFM算法输入的是USER对ITEM的点击展示矩阵矩阵，和想要输出的用户与商品向量维度 返回：每一个user的向量表示和每一个item的向量表示 应用场景： 1.完成user的item推荐列表，toplike 2.完成item的相似度列表，topsim 3.完成item之间隐藏topic的挖掘，topic
个性化召回算法综述
weixin_41640583的博客
02-11 3503
1.什么是个性化召回？ 召回是从item中选取一部分作为候选集。  这里就存在一个问题，就是说为什么要选取一部分作为作为候选集，而不是全部？其原因在于：1.不同的用户不会喜欢所有类型的item；2.基于服务性能的考虑，如果选择了全部的item作为候选集，对于后续的排序就将耗费大量的时间，对于整体推荐的后端，服务响应时间将会是灾难性的。 那么个性化召回就顾名思义，就是根据用户的属性行为上下文等...
Personal Rank——个性化推荐召回算法python
weixin_44023658的博客
06-01 921
慕课推荐系统笔记 1、个性化召回算法Personal Rank背景与物理意义 1、首先介绍基于图的个性化召回算法—personal rank的背景。 （1）用户行为很容易表示为图 图这种数据结构有两个基本的概念—顶点和边。 在实际的个性化推荐系统中，无论是信息流场景、电商场景或者是O2O场景，用户无论是点击、购买、分享、评论等等的行为都是在user和item两个顶点之间搭起了一条连接边，构成了图的基本要素。 实际上这里user与item构成的图是二分图，后面会介绍二分图的概念以及结合具体的例子展示如何将用户
推荐系统-基于物品的协同过滤（Item-based CF）
王大宝的CD
01-13 7789
今天我们来聊一聊基于物品的协同过滤即Item-based CF方法。有了上一篇的经验，你可能很容易就想到Item-based CF就是通过计算物品之间的相似度，然后用户曾与那些商品发生过交互，给他推荐与这些商品最接近的东西给他。这样做有什么好处呢？可解释性！虽然同样是计算相似度，但User-based只能说某个人看起来和你兴趣一致，他喜欢过这个所以我给你推荐这个；而Item-baed则是你曾经看过...
推荐系统（4）——推荐算法1(基于内容和协同过滤)
weiyaner的博客
12-27 7751
文章目录1 基于内容的推荐（Content Based）1.1原理1.2 算法流程1.3 优/缺点2 协调过滤（Collaborative Filtering）2.1 CF的理论基础（1）U-U矩阵相似度计算（Pearson系数）（2）V-V矩阵相似度计算（余弦相似度）（3）U-V矩阵降维2.2 基于领域的协调过滤推荐（1）User-CF（2）Item-CF（3） 两种模式的比较2.3 基于模型的协同过滤推荐（1）基于隐语义模型（latent factor model，LFM）1.LFM简介2.数学推导3.
论文阅读笔记一：SESSION-BASED RECOMMENDATIONS WITHRECURRENT NEURAL NETWORKS
m0_64290725的博客
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论文阅读笔记一：SESSION-BASED RECOMMENDATIONS WITHRECURRENT NEURAL NETWORKS，基于RNN的会话推荐。
个性化推荐算法系统（2）：基于二分图的个性化推荐召回算法personal rank（MovieLens数据集电影推荐）
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BAT大牛亲授--个性化推荐算法实战：基于二分图的个性化推荐召回算法personal rank（MovieLens数据集电影推荐），所有代码和数据集
基于Python实现LFM种子传播算法
04-08
基于Python2.7实现的LFM种子传播算法。　参考论文　LFM：Detecting the overlapping and hierarchical community structure in complex networks
重叠社区发现算法LFM算法python源码含数据集
03-14
LFM算法是来源于论文《Detecting the overlapping and hieerarchical community structure in complex networks》，文档中包含该算法的python的源码，以及用到的数据集，仅供大家学习参考。
学习笔记2——个性化召回算法综述
qq_32439303的博客
03-24 466
1. 个性化召回 召回：从item set中选取一部分作为候选集（不同用户喜欢不同的item、item量级大则会导致排序慢，后端响应时间久） 根据用户的属性行为、上下文等信息从item set中选取其感兴趣的item集合作为候选集； 2. 召回决定了最终推荐结果的天花板（召回 -> 排序 -> 策略调整）； 3. 个性化召回解析 3.1 基于用户行为：根据用户是否点击系统推荐...
个性化召回
mudan97的博客
04-15 664
导读：召回几乎是所有推荐系统的基础模块，对应到电商的推荐中，它的作用是从海量的商品池中，筛选出一部分用户可能感兴趣的商品作为上层排序系统的候选集。因此，可以说召回效果的好坏直接决定了推荐效果的上界。 常见的有基于user profile的召回，基于协同过滤的召回，还有最近比较流程的基于embedding向量相似度的topN召回等等。方法大家都知道，但具体问题具体分析，对应到旅行场景中这些方法都面临着种种挑战。例如：旅行用户需求周期长，行为稀疏导致训练不足；行为兴趣点发散导致效果相关性较差；冷启动用户多导致
个性化推荐学习（1）召回算法 LFM
weixin_43134622的博客
02-21 220
点击跳转原作 LFM算法核心思想是通过隐含特征(latent factor)联系用户兴趣和物品，找出潜在的主题和分类。LFM（latent factor model）通过如下公式计算用户u对物品i的兴趣： Preference(u,i)=rui=puTqi=∑f=1Fpu,kqi,k 定义P矩阵是user-class矩阵，矩阵值Pij表示的是user i对class j的兴趣度；Q矩阵式class...
个性化推荐算法实战第04章基于深度学习的个性化召回算法item2vec
酱油哥的博客
09-13 1754
文章目录第04章基于深度学习的个性化召回算法item2vec一、基于深度学习的个性化召回算法item2vec1、个性化召回算法item2vec背景与物理意义个性化召回算法item2vec背景个性化召回算法item2vec物理意义个性化召回算法item2vec缺陷2、item2vec算法应用的主流程3、item2vec依赖模型word2vec介绍（连续词袋模型和跳字模型(skip-gram)）二、i...
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个性化推荐系统评价有两个重要指标，一个是召回率一个是准确率。召回率就是：召回率=提取正确信息条数/样本中 信息条数。准确率就是：准确率=提取出正确信息条数/提取信息条数。召回率大小直接影响准确率，直接影响机器学习模 型、深度学习模型线上效果。        模型实时计算第一步是模型上线，将spark、TensorFlow训练模型通过实时加载，使用到线上实时CTR点击量
个推教程--第四课--基于深度学习的个性化召回算法item2vec
Gin077的专栏
01-12 1109
1、采用负采样，而没用huffman树 2、加不加时间因素没什么区别 具体word2vec的原理、训练可以参考我之前的教程，里面有视频教程地址。
NSGA-II优化的协同过滤推荐算法：精度与召回率提升
"本文提出了一种基于NSGA-II（非支配排序遗传算法第二代）的协同过滤推荐算法，旨在提高协同过滤算法的精确度和召回率。通过将多目标遗传优化算法与协同过滤相结合，实现了模型加权融合，从而提升了推荐效果。实验...
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