行列式点过程推荐多样性算法

最新推荐文章于 2025-07-13 16:24:39 发布
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本文探讨了推荐系统中衡量多样性的关键指标，通过计算推荐列表内物品间平均相似度来评估。介绍了DPP（Determinantal Point Process）这一高效概率模型，它简化了概率计算，利用核矩阵的行列式来确定每个元素的概率。

推荐多样性的衡量指标是单个推荐列表中物品之间的差异程度，通过计算在同一个推荐 list 中两两 Item 之间的相似度的平均值来进行衡量。

DPP（Determinantal Point Process）行列式点过程，是一种性能较高的概率模型。将复杂的概率计算转换成简单的行列式计算，通过核矩阵的行列式计算每一个自己的概率。

dpp:Python包可从行列式点流程中采样
05-20
dpp Python包，用于从确定性点流程中采样。 基于Alex Kulesza的Matlab代码（ ） 使用matlab_wrapper调用A. Kulesza的Matlad代码，因此在使用该软件包之前，请确保已安装Matlab并将matlab路径添加到您的.bashrc文件中。 使用此软件包，您可以使用python采样fom dpp，dual dpps和有条件的dpp（以标准和双重形式）。
基于行列式点过程的推荐多样性提升算法
小小挖掘机
07-05 1335
文章作者：陈拉明 Hulu编辑整理：李岩哲内容来源：DataFun AI Talk出品社区：DataFun注：欢迎转载，转载请注明出处一、推荐系统目标推荐系统的目标主要包...
推荐系统论文拾遗之1——行列式点过程(DPP)多样性控制
路漫漫其修远兮
03-29 6004
推荐系统论文拾遗之1——DPP多样性控制背景解决方案DPP多样性控制工程实践 背景 推荐系统大多会经过召回、粗排、精排和策略层后展示给用户，精排中大多数是以CTR为基础目标的。当给一个用户推荐内容时，往往可能造成某一个兴趣点的内容比较集中，虽然预估CTR会比较高，但未必能得到用户的青睐，主要原因在于用户的兴趣往往不是单峰的。比如一个用户可能会有综艺、美食、体育这三大类兴趣，但是在整个推荐系统中，综...
点过程 Summary
滴墨成殇的博客
11-23 3230
1. 点过程的分支 ①从矩的观点出发，目的主要是基于由观测数据估计得到的各种不同的矩函数做模型拟合。 ②用点过程的随机强度描述模型。齐次泊松过程可以用它的常数来表征，而非齐次泊松过程的强度则是时间t的函数。 条件泊松过程：则是以某一随机过程为强度。 2.齐次泊松过程 齐次泊松过程的叠加：  ...
MMR: 控制推荐多样性算法
眼罩的程序员笔记
07-03 2700
你有考虑过推荐系统的多样性层面是怎么设计的吗？ 推荐系统中精排模块是对各个item进行精准预估，而在之后的重排阶段则会整体考虑推荐的N条内容间的关系，给出listwise粒度上最优的推荐序列。 多样性是重排阶段的一个排序策略，已经有文献指出多样性和准确性并非完全矛盾。因为，用户没有点击并不一定是 ctr 预估不准确，而是用户已经点击了类似的东西，这才导致了下一条内容没有点击。所以存在多样性与精确性同时提升的空间。...
基于行列式点过程的推荐多样性提升算法（31页）.pdf
03-04
总之，基于行列式点过程的推荐多样性提升算法是解决推荐系统多样性问题的一种有效途径。通过引入DPP，我们可以构建出既具有高度相关性又能体现多样性的推荐列表，从而改善用户体验，促进用户与平台的互动，提高推荐...
行列式点过程DPP(推荐多样性提升)算法公式详细推导
CDSNQG的专栏
02-20 3440
测试
【推荐系统】行列式点过程(DPP)算法推导
Light.T的博客
11-24 4538
DPP 一、背景 推荐系统主要解决用户和物品之间的相关性，以及推荐列表的多样性。相关性主要通过用户兴趣和物品之间的匹配程度来衡量，希望把用户感兴趣的物品推荐给用户，可以通过CTRß预估模型来构建。多样性的衡量没有那么直观，一种方法是计算不同Item之间的cosin值，值越小表明多样性越好。 Hulu在NIPS 2018会议上发表的论文《Fast Greedy MAP Inference for Determinantal Point Process to Improve Recommendation Div
行列式点过程（DPP）在推荐系统中的应用
06-30
行列式点过程（DPP）是一种数学工具，用于处理和分析推荐系统中的多样性问题。推荐系统是人工智能领域的一个重要分支，主要功能是根据用户的喜好、历史行为和偏好等因素，为用户推荐他们可能感兴趣的商品、服务或者...
《基于行列式点过程的推荐多样性提升算法》原理详解
Yummy
12-06 1万+
本文将详细讲解Hulu在NIPS 2018 会议上发表的《Fast Greedy MAP Inference for Determinantal Point Process to Improve Recommendation Diversity》中，提出的基于行列式点过程的推荐多样性提升算法。 引言 随着机器学习技术日益成熟，机器学习的应用领域也越来越广。其中，推荐领域是机器学习一个比较常...
dpp:DPP算法实现
03-21
DPP多样性算法实现 文件说明 演示文件夹下面是Java版本的实现demo 其他文件夹下面是C ++版本和Python版本的实现演示 src文件夹下是一个SpringBoot工程，将DPP算法工程化，对外提供REST服务。 多样算法介绍 性能调优
行列式点过程（一）
Jony0917的专栏
04-23 852
行列式点过程DPP是离散有限点集Y={1,2,...N}\mathcal{Y}=\{1,2,...N\}Y={1,2,...N}的幂集2Y2^{\mathcal{Y}}2Y上的概率分布。 体积与格拉姆矩阵 Lij=g⃗(i)g⃗(j),i,j∈YL_{ij}=\vec{g}(i)\vec{g}(j), i,j\in YLij​=g​(i)g​(j),i,j∈Y det(LY)=det(g⃗(i)g⃗(j):i,j∈Y)det(L_Y) = det(\vec{g}(i)\vec{g}(j):i,j\in Y)
多样性算法在58部落的实践和思考
hellozhxy的博客
10-09 2065
导读：本文在明确“推荐系统个体多样性优化”主题后，由整体架构出发，清楚阐述了在召回层、规则层、多样性层的优化细节。在MMR和DPP算法部分既有原理也有实践，最后用图表方式展示出了效果对比，并且结合自身业务特点做了针对性的距离设计。 01 背景 在推荐系统中，衡量系统好坏的指标，除了相关性之外，多样性也是重要的指标之一。但多样性和相关性之间往往存在一些矛盾的地方，本文从业务指标的角度，探讨了多样性和相关性之间如何权衡的思想方法，介绍了多样性算法的落地实践方案，最终达到了通过多样性手段提升业务指标的目的。
行列式点过程 (Determinantal Point Process, DPP)
qq_46600553的博客
01-31 3376
行列式点过程(Determinantal Point Process, DPP)是一种概率模型，用来从全集Z\bm{Z}Z中抽取相关性和多样性最大的子集A\bm{A}A。子集被抽中的概率等于子集核矩阵的行列式与全集核矩阵的行列式的比值，即PLAdetLAdetLI(1)PL​AdetLIdetLA​​1其中，III为单位矩阵，∣P∣N|P|=N∣P∣N。核矩阵LLL。
Determinantal point process 入门
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你通透就好 别问我是谁
06-01 1万+
什么是“行列式点过程” 在机器学习（ML）中，子集选择问题的目标是从 ground set 中选择具有高质量但多样化的 items 的子集。这种高质量和多样性的平衡在 ML 问题中经常通过使用行列式点过程（determinantal point process，DPP）来保持，其中 DPP 赋予子集上的分布能够使得选择两个相似项的概率是（反）相关的。 虽然 DPPs 在随机几何（Stochasti...
【人工智能的数学基础】行列式点过程(Determinantal Point Process)
AI天才研究院
06-26 5388
在机器学习中，**行列式点过程 (determinantal point process, DPP)是一种解决子集选择问题的方法，即从样本集合中选择具有多样性(diversity)**的一个子集。DPP赋予该子集上的分布能够使得选择两个相似程度较高样本的概率是负相关的，即越相似的样本越不容易被同时采样到。一般地，行列式点过程PP是在一个离散的有限基本点集Y12NY12...N的幂集2Y2Y上定义的概率测度 (probability measure)。
推荐系统重排：DPP 多样性算法
进一步有进一步的欢喜~
01-05 2380
行列式点过程（DPP）作为一种强大的数学工具，已经在多个领域展现了其独特的优势。通过不断的技术创新和优化，DPP不仅能够有效地解决实际问题，还能为未来的个性化推荐和服务提供更多的可能性。希望本文能为广大读者提供一个全面了解DPP的机会，并激发更多关于这一领域的研究和探索。
【王树森推荐系统】重排05：DPP 多样性算法（下）
最新发布
hxdxiaoming的博客
07-13 940
行列式点过程 (determinantal point process, DPP) 是一种经典的机器学习方法，在 1970's 年代提出，在 2000 年之后有快速的发展。DPP 是目前推荐系统重排多样性公认的最好方法。 这节课介绍DPP及其再推荐系统重排中的应用。求解DPP是比较困难的，需要计算行列式很多次，而计算行列式需要矩阵分解，代价很大。这节课介绍Hulu论文中的算法，可以用较小的代价求解DPP。
DPP多样性
大数据
11-04 2829
一、推荐系统目标 推荐系统的目标主要包含两个方面：Exploitation和Exploration 。 在Exploitation中最重要的是Relevance( 相关性 ) 的计算，其根本思想是根据用户浏览、观看和收藏的内容等用户行为数据推测该用户可能采取的行动。常见的推荐算法大多是基于针对该目标的优化而展开的。 然而用户行为数据在现实中很可能过少、不足以全面地体现用户的兴趣。这一现象在冷启动等场景中很常见。此时推荐系统还有责任挖掘用户尚未表现出的兴趣，并且避免由于现有行为数据...
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