非参数贝叶斯泊松矩阵分解

最新推荐文章于 2025-09-18 10:53:50 发布
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本文介绍了Prem Gopalan的《Bayesian Nonparametric Poisson Factorization for Recommendation Systems》。该文提出了一种非参数贝叶斯泊松矩阵分解方法（BNPPF），利用用户产品矩阵的稀疏性，适用于大型数据集。通过γ分布生成无限维、非负的用户和物品权重，并采用增强版的stick-breaking方法实现权重排序。变分推断用于进行推断，降低了计算复杂性。这种方法特别关注处理观测数据中的零值，并通过泊松辅助变量zui,k捕获边缘分布信息。" 127435430,12464388,I.MX6U嵌入式硬件开发教程：从裸机到汇编LED驱动,"['嵌入式硬件', 'ARM', 'Cortex-A', 'I.MX6U', 'Linux']

记录一下Prem Gopalan的这篇文章：
《Bayesian Nonparametric Poisson Factorization for Recommendation Systems》

  1. 优势：
    1.PF把所有的零作为观测数据，隐式地把矩阵中的零作为用户资源的一个限制
    2.PF只在用户观测矩阵中的已经观看过的数据中循环。这样可以利用用户产品矩阵的稀疏性，可以运用在大型的数据集上

  2. BNPPF
    βik∼Gamma(a,b)
    βik 是item的参数
    θuk∼Gamma(c,d)
    θuk 是user的参数
    观测数据 yui 是从一个以θTu 和 βi为参数的泊松分布中随机抽取的。
    yui∼Poisson(θTu∗βi

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lee813
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吉布斯采样matlab代码-Bayesian-Probabilistic-Matrix-Factorization:贝叶斯概率矩阵分解
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BayesPoissonFactor:贝叶斯泊松张量分解
04-30
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BNMTF:在NIPS 2016近似贝叶斯推理进展研讨会上展示了“快速贝叶斯非负矩阵分解和三因子分解”的Python代码
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本文详细介绍了三种贝叶斯非负矩阵分解（Bayesian NMF）方法：高斯-指数、泊松-伽马和泊松-指数贝叶斯NMF，涵盖其原理、模型假设、算法流程及优缺点。通过对比分析，探讨了各类方法在似然函数、先验分布、共轭性、参数估计和应用场景等方面的差异，并给出了实际操作中的注意事项与未来发展趋势，为单声道源分离等任务提供理论支持与方法选择指导。
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【推荐算法】贝叶斯个性化排序矩阵分解 (BPRMF) 推荐实战
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贝叶斯概率矩阵分解代码
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Matrix factorization is a fundamental problem that is often encountered in many computer vision and machine learning tasks. In recent years, enhancing the robustness of matrix factorization methods has attracted much attention in the research community. To benefit from the strengths of full Bayesian treatment over point estimation, we propose here a full Bayesian approach to robust matrix factorization. For the generative process, the model parameters have conjugate priors and the likelihood (or noise model) takes the form of a Laplace mixture. For Bayesian inference, we devise an efficient sampling algorithm by exploiting a hierarchical view of the Laplace distribution. Besides the basic model, we also propose an extension which assumes that the outliers exhibit spatial or temporal proximity as encountered in many computer vision applications. The proposed methods give competitive experimental results when compared with several state-of-the-art methods on some benchmark image and video processing tasks.
概率矩阵分解和泊松矩阵分解的区别
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概率矩阵分解是SVD的概率版本，它假设用户和物品的隐式特征向量服从高斯先验分布。还加设一观测到的评分数据条件概率也服从高斯先验分布。
基于用户预算的层次泊松矩阵分解推荐系统——论文学习第二篇
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今天看了一篇论文： Understanding users’ budgets for recommendation with hierarchical Poisson factorization 原文链接https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3172135 但是对于很多概念都不理解，导致看得很艰难，在此对文中的一些概念进行总结，方便以后查阅。 Gamma分...
R语言Metropolis Hastings采样和贝叶斯泊松回归Poisson模型
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=23524 原文出处：拓端数据部落公众号 在本文中，我想向你展示如何使用R的Metropolis采样从贝叶斯Poisson回归模型中采样。 Metropolis-Hastings算法 Metropolis-Hastings抽样算法是一类马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，其主要思想是生成一个马尔科夫链使其平稳分布为目标分布。这种算法最常见的应用之一是在贝叶斯统计中从后验密度中取样，这也是本文的目标。 该算法规定对于一个给定的状态
CGAL::Poisson_reconstruction_function<GeomTraits>
03-24 2534
转自：http://www.cgal.org/Manual/latest/doc_html/cgal_manual/Surface_reconstruction_points_3_ref/Class_Poisson_reconstruction_function.html#Cross_link_anchor_1498 CGAL::Poisson_reconstruction_function
推荐系统的因果推断：Causal Inference for Recommender Systems（RecSys，2020）
PursueLuo的博客
03-29 4597
推荐系统，因果推断，推荐系统的因果推断，去混杂推荐器
Fast Non-Bayesian Poisson Factorization for Implicit-Feedback Recommendations
zmm0628的博客
08-09 308
隐式反馈推荐的快速非贝叶斯泊松因子分解 摘要 本文研究了基于正则化泊松模型的非负矩阵分解在具有隐式反馈数据的推荐系统中的应用。当潜在因子矩阵为非负时，泊松似然的性质允许对零值元素进行非常快速的计算和优化的捷径，使得它比平方损失更适合于非常稀疏的输入，例如隐式反馈数据。提出了一种简单而令人尴尬的基于近梯度的并行优化方法，在大数据集上，该方法比通过变分推理技术得到的贝叶斯拟合(分层泊松因子分解)快2-3个数量级，比共轭梯度法得到的隐式近似拟合快1个数量级。 1导言 在推荐系统的典型场景中，有大量关于用户和项目之
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