隐语义模型和Matrix Factorization Model

最新推荐文章于 2024-11-28 14:29:31 发布
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本文探讨了隐语义模型(LFM)及其在推荐系统中的应用，详细介绍了LFM如何通过隐含特征关联用户与物品，以及矩阵分解(Matrix Factorization, MF)的基本原理和优化方法。

隐语义模型： latent factor model

和latent factor model相关的名词有LSI， pLSA，LDA和topic model。

隐语义模型的核心思想在于，通过隐含特征联系用户和物品。即先对用户喜欢的物品进行分类，得到用户的兴趣，再通过兴趣分类挑选物品。这个模型主要关注的问题是：

（1）如何给物品进行分类

（2）如何确定用户对哪些分类感兴趣，以及感兴趣的程度？

（3）对于一个给定的类，如何确定用户对这个类的哪些物品感兴趣？

在LFM中，用户u对物品i的preference如下定义：

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