LFM隐语义模型Latent Factor Model

最新推荐文章于 2022-04-07 17:25:35 发布
最新推荐文章于 2022-04-07 17:25:35 发布
阅读量128 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：http://www.cnblogs.com/wuxiangli/p/7191481.html
针对LFM模型在实时推荐场景中的局限性，本文介绍了一种结合新闻内容属性与用户行为数据的解决方案，以提高推荐系统的实时性和应对冷启动问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 

 

 

 

实际应用

LFM 模型在实际使用中有一个困难，就是很难实现实时推荐。经典的 LFM 模型每次训练都需要扫描所有的用户行为记录，并且需要在用户行为记录上反复迭代来优化参数，所以每次训练都很耗时，实际应用中只能每天训练一次。在新闻推荐中，冷启动问题非常明显，每天都会有大量的新闻，这些新闻往往如昙花一现，在很短的时间获得很多人的关注，然后在很短时间内失去关注，实时性就非常重要。雅虎对此提出了一个解决方案。

首先，利用新闻链接的内容属性(关键词、类别等)得到链接 i 的内容特征向量 yi，其次，实时收集用户对链接的行为，并且用这些数据得到链接 i 的隐特征向量 qi，然后，利用下面的公式预测用户 u 是否会单击链接 i:

 

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/wuxiangli/p/7191481.html

隐语义模型（LFM）
Anomynous的博客
05-20 1万+
该算法最早在文本领域被提出，用于找到文本的隐含语义。核心思想是通过隐含特征（latent  factor）联系用户兴趣和物品（item）。是基于机器学习的方法。找出潜在的主题和分类。基于用户的行为对item进行自动聚类，划分到不同类别/主题，即用户的兴趣。 算法实例：假设用户A喜欢的音乐是小清新、吉他伴奏的（即所谓的latent  factor），则若一个歌曲（item）含这两个标签就推荐给用户
推荐算法之隐语义模型
咔咔响
08-10 1451
1.LFM模型通过隐含特征联系用户与物品2.LFM模型主要思想是对物品的兴趣进行分类，对于某个用户，首先得到他的兴趣 分类，再从分类中挑选他可能喜欢的物品3.负采样样本数目要平衡...
实现lfm_LFM(latent factor model)隐语义模型核心思想-总结
weixin_29663861的博客
01-13 454
LFM(latent factor model)隐语义模型核心思想是通过隐含特征联系用户兴趣和物品。 相比USerCF算法(基于类似用户进行推荐)和ItemCF(基于类似物品进行推荐)算法；我们还可以直接对物品和用户的兴趣分类。对应某个用户先得到他的兴趣分类，确定他喜欢哪一类的物品，再在这个类里挑选他可能喜欢的物品。基于上面的思想，基于兴趣分类的方法大概需要解决3个问题： ①：如何对物品分类 ②：...
推荐系统之LFM隐语义模型个人总结
muxiangqiang159753的博客
03-11 2426
一、基本原理 1、LFM模型实在推荐系统中非常常用的模型，它的核心思想就是通过隐形特征（latent factor）联系用户的兴趣和特征。在原理中隐形特征数量K是人为经验制定，该参数对推荐效果影响较大，是LFM重要参数之一。 2、如果要根据用户兴趣对物品分类，那么主要解决的问题包括： 如何对物品进行分类； 如何确定用户对哪些物品感兴趣，即计算出用户对某个物品的兴趣度； ...
【LFM】隐语义模型
weixin_33853794的博客
06-12 174
模型解释： http://blog.youkuaiyun.com/harryhuang1990/article/details/9924377  
python实现lfm_【知识发现】隐语义模型(LFM,Latent Factor Model)推荐算法python实现
weixin_39689347的博客
12-21 610
1、隐语义模型：物品：表示为长度为k的向量q(每个分量都表示 物品具有某个特征的程度)用户兴趣：表示为长度为k的向量p(每个分量都表示 用户对某个特征的喜好程度)用户u对物品i的兴趣可以表示为： 其损失函数定义为：使用随机梯度下降，获得参数p,q。负样本生成：对于只有正反馈信息(用户收藏了，关注了xxx)的数据集，需要生成负样本，原则如下1)生成的负样本要和正样本数量相当2)物品越热门(用户没...
隐语义模型(LFM)
qq_32486393的博客
04-10 3088
一.LFM 1.概念： 　　LFM（latent factor model)，它的核心思想是通过隐含特征（latent factor）联系用户兴趣和物品。 2.提出背景： 　　除了传统的UserCF和ItemCF推荐方法，还有一种方法是首先对物品进行分类，对于某个用户，首先得到他的兴趣分类，然后从分类中挑选他可能喜欢的物品，即基于兴趣分类的方法。 二.基于兴趣分类 1.面临的问题： 问题a：如何...
推荐系统算法—隐语义模型（LFM）详解
zhong_ddbb的博客
07-16 3789
文章目录基本思想数学原理 协同过滤算法主要包括基于用户的协同过滤（User-Based CF）、基于物品的协同过滤（Item-Based CF）、隐语义模型（Latent Factor Model）等。LFM（latent factor model）隐语义模型从诞生到今天产生了很多著名的模型和方法。其实该算法最早在文本挖掘领域被提出，用于找到文本的隐含语义。相关的算法有LSI、pLSA、LDA和Topic Model。推荐系统的用户行为分为显性反馈和隐性反馈。LFM在显性反馈数据（也就是评分数据）上解决评分
从主题模型(Topic Model)到隐语义模型(Latent Factor Model)
云南省高校数据化运营管理工程研究中心的博客
10-23 9795
在项亮的《推荐系统实战》中曾提到：隐语义模型(以下简称LFM)的算法最早是在文本挖掘领域被提出来的，用于找出文本的隐含语义。而在文本挖掘领域，主题模型(以下简称TM)正是用于找出文本中的隐含主题。由此可以推断LFM是由TM演变而来，TM是文本挖掘领域的专有名词，而LFM是推荐系统领域的专有名词，但其算法思想却是一致的。
隐语义模型LFM
weixin_42796403的博客
02-15 413
隐语义模型LFM 用隐语义模型来进行协同过滤的目标 揭示隐藏的特征，这些特征能够解释为什么给出对应的预测评分 这类特征可能是无法直接用语言解释描述的，事实上我们并不需要知道，类似“玄学” 通过矩阵分解进行降维分析 协同过滤算法非常依赖历史数据，而一般的推荐系统中，偏好数据又往往是稀疏的；这就需要对原始数据做降维处理 分解之后的矩阵，就代表了用户和物品的隐藏特征 隐语义模型的实例 基于概率的隐语义分析（pLSA） 隐式迪利克雷分布模型（LDA） 矩阵因子分解模型（基于奇异值分解的模型，SVD） 1
推荐算法中的LFM模型简介
01-13
最近几年做机器学习和数据挖掘研究的人经常会看到下面的各种名词，即隐含类别模型(Latent Class Model)、隐语义模型(Latent Factor Model)、pLSA、LDA、Topic Model、Matrix Factorization、Factorized Model。 这些名词在本质上是同一种思想体系的不同扩展，在推荐系统领域，提的最多的就是潜语义模型和矩阵分解模型。其实，这两个名词说的是一回事，就是如何通过降维的方法将评分矩阵补全。
隐语义模型( LFM )
向着光的那方
04-07 5336
基于模型的协同过滤思想 ●基本思想 -用户具有一定的特征，决定着他的偏好选择; -物品具有一定的特征，影响着用户需是否选择它; -用户之所以选择某一个商品，是因为用户特征与物品特征相互匹配; ●基于这种思想，模型的建立相当于从行为数据中提取特征，给用户和物品同时打上“标签”;这和基于人口统计学的用户标签、基于内容方法的物品标签本质是一样的，都是特征的提取和匹配 ●有...
LFM 隐语义模型
weixin_30750335的博客
04-09 95
隐语义模型： 物品 表示为长度为k的向量q（每个分量都表示 物品具有某个特征的程度） 用户兴趣 表示为长度为k的向量p（每个分量都表示 用户对某个特征的喜好程度） 用户u对物品i的兴趣可以表示为 　　 其损失函数定义为- 使用随机梯度下降，获得参数p,q 负样本生成： 对于只有正反馈信息（用户收藏了，关注了xxx）的数据集，需要生成负...
隐语义模型：LFM
hhjhh76的博客
04-30 1088
LFM的核心是通过隐含特征联系用户兴趣和物品
推荐系统 —— LFM隐语义模型
大数据技术分享
04-10 360
前言 本文是推荐系统系列的第三篇了，主要来讲一下 LFM 算法，与之前一样，注重原理方面，不会在算术上多做纠结，以方便快速理解该算法 什么是 LFM？ 一种基于矩阵分解的用来预测用户对物品兴趣度的推荐算法 这里大概只是我自己的理解，其具体定义，还真没找到。。。 LFM 原理 在谈LFM前，我们先来看下这么一种大白话推荐方法： 假设我们知道用户A对于带有 喜剧，动漫标签的电影感...
隐语义模型LFM（latent factor model）
weixin_30872499的博客
09-24 171
对于某个用户，首先得到他的兴趣分类，然后从分类中挑选他可能喜欢的物品。总结一下，这个基于兴趣分类的方法大概需要解决3个问题。 如何给物品进行分类？ 如何确定用户对哪些类的物品感兴趣，以及感兴趣的程度？ 对于一个给定的类。选择哪些属于这个类的物品推荐给用户，以及如何确定这些物品在一个类中的权重？ 隐含语义分析技术采用基于用户行为统计的自动聚类，较好地解决了上面提出的问题...
隐语义模型LFM(Latent Factor Model)
joeland209的博客
10-12 2677
隐语义模型LFM(Latent Factor Model)是主题模型中的一种，跟其他主题模型一样，LFM也需要定义若干“主题”，来表示个中隐含的关系，这些“主题”是模糊而不是明确的，通过统计用户行为的方式聚类计算得出。在LFM的推荐例子中，“主题”就可以认为代表item的分类，而分类的个数，需要事先定义。 更直观地理解，假设我们定义隐因子的个数是30个，则在item候选集中，每一个item都会根...
隐语义LFM模型代码
最新发布
03-02
### 隐语义 LFM 模型 Python 代码实现 隐语义模型（Latent Factor Model, LFM）通过引入潜在因子来表示用户和物品之间的关系，从而能够更好地捕捉数据中的隐藏模式。下面是一个基于矩阵分解方法的简单隐语义模型实现。 #### 数据准备 为了训练LFM模型，通常需要一个评分矩阵作为输入。这里假设有一个简单的用户-项目评分表： ```python import numpy as np from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity ratings = { 'Alice': {'Item1': 5, 'Item2': 3}, 'Bob': {'Item1': 4, 'Item3': 2}, 'Charlie': {'Item2': 1, 'Item3': 5} } # 将字典转换成稀疏矩阵形式 users = list(ratings.keys()) items = set() for user in ratings.values(): items.update(user.keys()) n_users = len(users) n_items = len(items) item_indices = {item: i for i, item in enumerate(sorted(items))} user_indices = {user: i for i, user in enumerate(users)} rating_matrix = np.zeros((n_users, n_items)) for user, scores in ratings.items(): uid = user_indices[user] for item, score in scores.items(): rating_matrix[uid][item_indices[item]] = score ``` #### 训练LFM模型 接下来定义并训练LFM模型函数，该过程涉及初始化随机权重向量P和Q，并利用梯度下降法更新这些参数直到收敛为止。 ```python def lfm_train(R, K=2, steps=5000, alpha=0.0002, beta=0.02): """ 使用显式反馈的数据集训练LFM模型 参数: R -- 用户-项目的评分矩阵 (m x n), m代表用户的数量,n代表商品的数量. K -- 主成分个数(即隐含特征维度). steps -- 迭代次数. alpha -- 学习速率. beta -- 正则项系数. 返回值: P,Q -- 分解后的两个低秩矩阵(m×K 和 K×n)，它们相乘可以近似原始R矩阵. """ N = len(R) # Number of users M = len(R[0]) # Number of movies/items P = np.random.rand(N,K) Q = np.random.rand(M,K) for step in range(steps): eij_sum_square_error = 0 for u in range(len(R)): for i in range(len(R[u])): if R[u][i]>0: eui=R[u][i]-np.dot(P[u,:],Q[i,:].T) for k in range(K): P[u][k]=P[u][k]+alpha*(eui*Q[i][k]-beta*P[u][k]) Q[i][k]=Q[i][k]+alpha*(eui*P[u][k]-beta*Q[i][k]) eij_sum_square_error += pow(eui, 2) if eij_sum_square_error<0.001: break return P, Q.T ``` 此部分实现了基本版的LFM算法，在实际应用中可能还需要考虑更多因素如偏置项、时间衰减效应等以提高预测精度[^3]。 #### 应用LFM进行推荐 一旦获得了P和Q这两个矩阵之后就可以用来做个性化推荐了: ```python P, Qt = lfm_train(rating_matrix) predicted_ratings = np.dot(P,Qt) print("Predicted Ratings:\n", predicted_ratings) ``` 上述代码展示了如何构建一个基础版本的隐语义模型以及怎样运用它来进行电影或其他产品的推荐服务。当然这只是一个非常简化例子，在真实场景下还需加入更多的优化措施和技术细节处理。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值