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_ dingding_
华南理工大学硕士生，主要关注推荐系统，机器学习等。
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LibRec 学习笔记（十）：代码走读 MostPopularRecommender
最近做实验，瞄了一眼MostPopularRecommender推荐的结果，与我想象中的结果不一样，我想象的是这个算法给每个人推荐一模一样的列表，但是这里显示的结果并不是这样，遂仔细研究了下，以下是我粗浅的分析。这是目录一、算法思想二、MostPopularRecommender 代码走读三、MostPolularTestCase 代码走读四、推荐的时候，是否需要剔除用户已经消费过的物品？...原创 2020-04-01 17:58:01 · 1025 阅读 · 0 评论 -
LibRec 学习笔记（七）：代码走读 SBPR 算法
目录SBPR源码注释解释1、SBPRRecommender.java 中 setup() 基类里有什么？解释2：SBPR 中的训练方式解释3：SBPR 中的预测方法下面是在 LibRec 库里面关于复现 SBPR 算法的代码，现加上注释发出来：SBPR源码注释package net.librec.recommender.context.ranking;import com.google.c...原创 2020-02-23 21:28:01 · 1978 阅读 · 7 评论 -
LibRec 学习笔记（五）：使用 LibRec 快速复现 BPR 算法以及对比它的改进算法
这是目录一、BPR 的介绍二、近年来在 BPR 上的经典改进算法1、WBPR2、GBPR3、SBPR4、AoBPR5、MBPR三、实验比较BPR算法以及它的改进算法1、使用数据集Filmtrust进行实验2、使用数据集 Epinions 进行实验一、BPR 的介绍BPR，UAI，2009，来自 Rendle 的论文 BPR: Bayesian Personalized Ranking from...原创 2020-02-09 22:43:18 · 3100 阅读 · 4 评论 -
【推荐系统代码实现】实现Funk SVD代码
Funk SVD的原链接主要优化函数是：使用SGD进行优化，更新公式是：简述一下代码过程：读取数据，划分训练集和测试集对训练集使用SGD进行训练，得到两个矩阵P，Q遍历测试集的每一个user-item对，得到预估的评分，然后与真实评分求RMSE（仔细看看代码，挺简单的～～～）代码如下：#encoding:utf-8'''@author:kiki@date:2019....原创 2019-03-27 21:13:14 · 4373 阅读 · 12 评论 -
【论文阅读+实现】BPR: Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback
1.BPR是什么？BPR 的全称是贝叶斯个性化排序（Bayesian Personalized Ranking）,它是一种排序算法，做的是TopN任务。适用于隐性反馈数据，当然显性反馈数据把评分变成隐性的也行。以往做TopN任务的做法是利用用户的行为数据，得到用户对所有物品的预测评分，按照分数的高低进行排序推荐，比如FunkSVD。以往那些方法的建模目标是对于要进行推荐的物品尽可能的预测...原创 2019-08-27 16:51:54 · 6757 阅读 · 22 评论