每个人都会有这样的经历：当你在电商网站购物时，你会看到天猫给你弹出的“和你买了同样物品的人还买了XXX”的信息；当你在SNS社交网站闲逛时，也会看到弹出的“你可能认识XXX“的信息；你在微博添加关注人时，也会看到“你可能对XXX也感兴趣”；等等。所有这一切，都是背后的推荐算法运作的结果。最经典的关联规则算法是大名鼎鼎的Apriori算法，源自一个超市购物篮的故事：啤酒总是和尿布一起被购买。有兴趣的
每个人都会有这样的经历：当你在电商网站购物时，你会看到天猫给你弹出的“和你买了同样物品的人还买了XXX”的信息；当你在SNS社交网站闲逛时，也会看到弹出的“你可能认识XXX“的信息；你在微博添加关注人时，也会看到“你可能对XXX也感兴趣”；等等。所有这一切，都是背后的推荐算法运作的结果。最经典的关联规则算法是大名鼎鼎的Apriori算法，源自一个超市购物篮的故事：啤酒总是和尿布一起被购买。有兴趣的
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2023-10-08 10:03:20
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基于矩阵的CF算法，一共有很多种，这里给大家解析一下，我们进行对用户对物品评分矩阵进行分解的原因是：我们可以对用户对物品评分矩阵进行分解，得到两个矩阵，一个矩阵是关于用户的，一个矩阵是关于物品的。这种情况下，用户矩阵的每一个用户自己都会对应着一个隐向量，每一个物品矩阵的物品也会有一个自己的有关自己的 ...
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2021-10-07 21:54:00
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在机器学习中，LFM（Latent Factor Model）是一种强大的工具，广泛应用于推荐系统，以发现用户与项目之间的潜在关系。本文将详细介绍如何在Python中使用LFM，包括环境准备、配置和优化技巧等。
## 环境准备
要顺利运行LFM，确保你的开发环境具备必要的依赖库。以下是我们需要安装的前置依赖：
```bash
pip install numpy pandas scikit-l
在这篇博文中，我们将探讨如何在 Python 中实现 LFM（Latent Factor Model，潜在因子模型）。LFM 广泛应用于推荐系统中，尤其在处理用户与物品之间的交互数据时，其效果尤为显著。接下来，我们将从背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、应用场景和扩展讨论等多个角度进行深入探讨。
## 背景描述
在构建个性化推荐系统的过程中，我们常常面临如何有效地对用户行为数据进行建模的问
在使用 Python 进行 LFM（Latent Factor Model）相关工作时，许多开发者常常面临各种技术问题。本文旨在提供系统化的解决方案，从环境配置到编译过程、参数调优、代码定制，甚至包括错误处理与生态集成，帮助大家高效地使用 Python LFM。
```mermaid
mindmap
root((环境配置))
环境
使用virtualenv
P
对最优化理论或者机器学习有所了解的读者，可能对如何计算这两个参数都比较清楚。这两个参数是测问题并达到了很好的精度。不过本章主...
原创
2022-09-13 15:11:46
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最美的等待是，我们——未来可期。
场景引入梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程。假设这样一个场景：一个人被困在山上，需要从山上下来(i.e. 找到山的最低点，也就是山谷)。但此时山上的浓雾很大，导致可视度很低。因此，下山的路径就无法确定，他必须利用自己周围的信息去找到下山的路径。这个时候，他就可以利用梯度下降算法来帮助自己下山。具体来说就是，以他当前的所处的位置为基准，寻找这个位置最陡
重叠社区发现CPM算法示例算法介绍Python实现及结果 示例之前的推送介绍了几种非重叠社区算法： 非重叠就是指每个节点都将会被划分到唯一的一个社区，今天将介绍一种重叠社区发现算法，重叠社区简单的说就是一个节点可能属于多个社区，例如，你本科的社交圈可以看做一个社区，你研究生的社交圈可以看做一个社区，那么可以认为你同时属于这两个社区。如下图，是某位同学的微博关系网，红色点为该同学，蓝色点为他关注的
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2024-08-09 00:34:36
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参考视频教程: BAT大牛亲授个性化推荐算法实战 (http://www.notescloud.top/goods/detail/1319)一个性化找回召回：从item中选取一部分作为候选集1）不同的用户喜欢不同的item2）部分作为候选集，降低系统的负担根据用户的属性行为上下文等信息从物品全集中选取其感兴趣的物品做为候选集，召回的重要作用：
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2021-11-07 23:36:26
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8.1推荐系统 实现协同过滤算法并将它运用在电影评分的数据集上，最后根据新用户的评分来给新用户推荐10部电影。这个电影评分数据集由1到5的等级组成。数据集有nu = 943个用户和nm = 1682部电影。在计算完协同过滤的代价函数以及梯度后，将使用牛顿共轭梯度法求得参数。 数据集中，Y是一个(1682, 943)的矩阵，存储了从1到5的评分，
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2023-07-07 21:27:26
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这里我想给大家介绍另外一种推荐系统，这种算法叫做潜在因子（Latent Factor）算法。这种算法是在NetFlix（没错，就是用大数据捧火《纸牌屋》的那家公司）的推荐算法竞赛中获奖的算法，最早被应用于电影推荐中。这种算法在实际应用中比现在排名第一的@邰原朗所介绍的算法误差（RMSE）会小不少...
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2015-10-15 16:24:00
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对于一个用户来说，他们可能有不同的兴趣。就以作者举的豆瓣书单的例子来说，用户A会关注数学，历史，计算机方面的书，用户B喜欢机器学习，编程语言，离散数学方面的书， 用户C喜欢大师Knuth, Jiawei Han等人的著作。那我们在推荐的时候，肯定是向用户推荐他感兴趣的类别下的图书。那么前提是我们...
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2015-10-16 15:23:00
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说明：本文档中所列出的函数适用于Matlab5.3以上版本，为了简明起见，只列出了函数名，若需要进一步的说明，请参阅MATLAB的帮助文档。1． GUI工具
Anfisedit 打开ANFIS编辑器GUI
Fuzzy 调用基本FIS编辑器
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2023-12-21 21:36:00
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原文地址参考自邹博的博客！ LFM：将评分矩阵分解为 item-feature 和 user-feature矩阵，featur
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2023-07-11 10:44:49
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线性调频即载波信号频率随时间线性变化，以一个三角形线性调频为例。发射和接收信号如下图，实线为发射信号，虚线为回波信号： 雷达与目标间距离R，则时延Δ t= 2R/C 调制信号周期2t0 , 调制频率fm=1/(2t0) 频率变化率f =Δf/t0=Δf/(1/(2fm ))=2 fm Δf , 其中Δf为峰值频偏------------------------------------...
原创
2021-08-26 09:54:10
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &
原创
2023-05-19 15:56:52
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基本概念LFM(latent factor model)隐语义模型，这也是在推荐系统中应用相当普遍的一种模型。那这种模型跟ItemCF或UserCF有什么不同呢？这里可以做一个对比：对于UserCF，我们可以先计算和目标用户兴趣相似的用户，之后再根...
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2019-03-09 17:03:10
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隐含语义模型（LatentFactorModel），也称潜在因子算法。LatentFactor也被翻译为隐类，隐因子、潜在因子，可以简单粗暴地理解为说不清道不明的分类就行。个人理解，如果说UserCF是人以群分，ItemCF是物以类聚，LFM就是人、物以类分。人是复杂的，选择一件物品，通常是基于多方面的考虑，只是这些因素所占权重不一。比如我喜欢电影《变形金刚》，众多因素中对我影响如下（从轻到重分值
原创
2021-01-23 22:54:42
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今天开始，就要开始阅读双线性模型的文章了。大约有十七八篇文章，都是在综述经常见到的经典双线性模型，计划在八月中旬之前看完。虽然后面不会去做这类方法，但是作为这个领域的研究者，觉得还是应该读一读，否则总感觉自己的知识体系是有漏洞的。 开题报告里对于这一类模型的简介： 语义匹配模型采用基于相似性的打分函 ...
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2021-07-22 16:01:00
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