隐语义模型是通过隐含特征，联系用户和物品，基于用户的特征对物品进行自动聚类，然后在用户感兴趣的类中选择物品推荐给用户。对于推荐系统，常用的算法:USER-CF:给用户推荐和他兴趣相似的用户喜欢的物品ITEM-CF：给用户推荐他们感兴趣物品的相似物品LFM：得到用户感兴趣的分类，从该分类中挑选物品推荐给用户对于LFM，要做的工作有：1.对物品进行分类，这里是模糊分类，也就是得出每个物品在每个类中的权
LFM （ latent factor model ）隐语义模型该算法最早在文本挖掘领域被提出，用于找到文本展示了...
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2022-09-13 15:11:41
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隐语义模型LFM和LSI，LDA，Topic Model其实都属于隐含语类...
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2023-06-08 15:35:24
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使用LFM（Latent factor model）隐语义模型进行Top-N推荐 最近在拜读项亮博士的《推荐系统实践》，系统的学习一下推荐系统的相关知识。今天学习了其中的隐语义模型在Top-N推荐中的应用，在此做一个总结。 隐语义模型LFM和LSI，LDA，Topic Model其实都属于隐含语义分析技术，是一类概念，他们在本质上是相通的，都是找出潜在的主题或分类。这些技术一开始都是在文
一、前述隐语义模型是近年来推荐系统领域较为热门的话题，它主要是根据隐含特征将
原创
2022-12-30 16:47:49
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一 基本概念LFM(latent factor model)隐语义模型，这也是在
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2023-06-08 15:34:05
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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
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...
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2022-09-13 15:11:46
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相当于协同过滤推荐的相似度计算模型，基于用户和物品信息，构建一个矩阵，矩阵中的信息是用户对物品的评分，通过SVD算法得到用户与物品的特征向量，分别代表用户的偏好和物品的偏好，进而得到用户对物品的评分预测，根据当前用户对物品的评分进行相应推荐
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2021-07-27 11:13:20
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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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隐语义模型(LFM)LFM降维方法-矩阵因子分解矩阵因子分解LFM的进一步理解模型求解-损失函数
原创
2021-08-17 17:00:10
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隐语义模型(LFM)LFM降维方法-矩阵因子分解矩阵因子分解LFM的进一步理解模型求解-损失函数
原创
2022-03-03 16:50:47
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SVD(隐语义模型)协同过滤 隐语义模型，数学上称为SVD，奇异值分解。该算法最早在文本挖掘领域被提出，用于找到文章的隐含主题，也被称为主题模型。 隐语义模型的核心思想是通过隐含特征（Latent Factor）计算用户和物品的相似性。 SVD是将矩阵A分解成以下形式 A=U∑VT 其中U和V均为单
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2022-06-10 19:23:07
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如果需要完整代码可以关注下方公众号，后台回复“代码”即可获取，阿光期待着您
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2023-01-17 08:57:27
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原文地址最近在拜读项亮博士的《推荐系统实践》，系统的学习一下推荐系统的相关知识。今天
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2023-07-11 00:23:29
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文 | 七月在线编 | 小七解析：本篇记录在学习隐语义模型的一些总结，隐语义建模；隐语义模型的核心思想；隐语义模型在推荐系统中的应用；隐语义模型与推荐系统的关系；工程中常用的矩阵分解方法前言推荐系统中一个重要的分支，隐语义建模。隐语义模型LFM：Latent Factor Model，其核心思想就是通过隐含特征联系用户兴趣和物品。过程分为三个部分，将物品映射到隐含分类，确定用户对隐含分类的兴趣，然
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2021-03-26 09:41:02
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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。隐含语义分析技术的分类来自对用
项目采用ALS作为协同过滤算法，根据MongoDB中的用户评分表计算离线的用户商品推荐列表以及商品相似度矩阵。通过ALS训练出来的Model来计算所有当前用户商品的推荐列表，主要思路如下：1. userId和productId做笛卡尔积，产生（userId，productId）的元组2. 通过模型预测（userId，productId）对应的评分。3. 将预测结果通过预测分值进行排序。
原创
2021-03-14 10:13:36
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项亮老师在其所著的《推荐系统实战》中写道： 第2章 利用用户行为数据 2.2.2 用户活跃度和物品流行度的关系 【仅仅基于用户行为数据设计的推荐算法一般称为协同过滤算法。学术界对协同过滤算法进行了深入研究，提出了很多方法，比如 基于领域的方法（neighborhood-based）、 隐语义模型（l
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2018-12-13 15:38:00
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