推荐系统——机器学习模型——LFM模型简介及其优化

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

推荐系统(Recommendation System)作为互联网行业中的重要应用领域之一，对于大型网站、电商平台等提供个性化服务、改善用户体验、提升用户黏性、增加用户粘性至关重要。推荐系统通常分为基于内容的推荐系统和基于协同过滤的推荐系统两种类型。

在本文中，我们将主要介绍基于协同过滤的推荐系统中的一种模型——线性因子模型(Linear Factor Model)。LFM模型是一种广义线性模型，它可以捕捉到物品之间的共同偏好，并推出一个稀疏矩阵对用户-物品之间的交互进行建模，能够有效地进行推荐。其特点如下：

1. 模型简单易学；
2. 模型参数量较少，可用于实时推荐；
3. 可生成带评分的推荐列表；
4. 适合多种场景下推荐效果的预测；
5. 在保证精度的情况下，可以极大地降低计算复杂度。

2.基本概念术语说明

用户（User）

指的是消费者，通过某个产品或服务获得信息并欣赏、评论、分享的主体。

物品（Item）

指的是可供消费者购买或收藏的商品或服务，比如电影、音乐、图书、新闻等。

隐语义（Latent Semantic）

是指利用基于词向量的方式，通过矩阵相乘的方法，从海量数据中挖掘出潜在的相似性特征。

正则化项（Regu