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户行为的统计,代表了用户对物品分类的看法.隐含语义分析技术和ItemCF在物品分类方面的思想类似

基于内容的推荐

一.离线推荐服务 离线推荐服务是综合用户所有的历史数据,利用设定的离线统计算法和离线推荐算法周期性的进行结果统计与保存,计算的结果在一定时间周期内是固定不变的,变更的频率取决于算法调度的频率. 离线推荐服务主要计算一些可以预先进行统计和计算的指标,为实时计算和前端业务相应提供数据支撑. 离线推荐服务主要分为统计性算法.基于ALS的协同过滤推荐算法以及基于ElasticSearch的内容推荐算法. 在recommender下新建子项目StatisticsRecommender,pom.xml文件中

主要介绍 隐语义模型 LFM(latent factor model). 隐语义模型最早在文本挖掘领域被提出,用于找到文本的隐含语义,相关名词有 LSI.pLSA.LDA 等.在推荐领域,隐语义模型也有着举足轻重的地位.下述的实验设计见 推荐系统–用户行为和实验设计 基本思想 核心思想: 通过隐含特征(latent factor)联系用户兴趣和物品.具体来说,就是对于某个用户,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.基于兴趣分类的方法需要解决3个问题: 如何对物品进行分类? 如何

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的不同在于: 对于UserCF,我们可以先计算和目标用户兴趣相似的用户,之后再根据计算出来的用户喜欢的物品给目标用户推荐物品. 而ItemCF,我们可以根据目标用户喜欢的物品,寻找和这些物品相似的物品,再推荐给用户. 我们还有一种方法,先对所有的物品进行分类,再根据用户的兴趣分类给用户推荐该分类中的物品,LFM就是用来实现这种方法. 如果要实现最后一种方法,

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的不同在于: 对于UserCF,我们可以先计算和目标用户兴趣相似的用户,之后再根据计算出来的用户喜欢的物品给目标用户推荐物品. 而ItemCF,我们可以根据目标用户喜欢的物品,寻找和这些物品相似的物品,再推荐给用户. 我们还有一种方法,先对所有的物品进行分类,再根据用户的兴趣分类给用户推荐该分类中的物品,LFM就是用来实现这种方法. 如果要实现最后一种方法,

  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重,并不是说一个物品就是属于一个类 2.确定用户感兴趣的类,这里要计算用户对所有类的

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本挖掘领域中提出来的,近些年它们也被不断应用到其他领域中,并得到了不错的应用效果.比如,在推荐系统中它能够基于用户的行为对item进行自动聚类,也就是把item划分到不同类别/主题,这些主题

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本挖掘领域中提出来的,近 些年它们也被不断应用到其他领域中,并得到了不错的应用效果.比如,在推荐系统中它能够基于用户的行为对item进行自动聚类,也就是把item划分到不 同类别/主题,这些

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49256457 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记 推荐系统Recommendation System之隐语义模型latent semantic analysis {博客内容:推荐系统构建三大方法:基于内容的推荐content-based,协同过滤collaborative filtering,隐语义模型(LFM

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(latent factor model). 基于图的随机游走算法(random walk on graph)等.   在这些方法中,最著名的.在业界得到最广泛的算法是基于领域的方法.而基于领域的方法主

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(用户没有收藏该物品),越有可能是负样本   实现: # coding

本文从基础介绍隐语义模型和NMF. 隐语义模型 ”隐语义模型“常常在推荐系统和文本分类中遇到,最初来源于IR领域的LSA(Latent Semantic Analysis),举两个case加快理解. 向用户推荐物品 在推荐系统中,可以通过隐含语义模型将用户(user)和物品(item)自动分类,这些类别是自动生成的.这些类别也可以叫做“隐含的分类”,也许看不懂.每个用户或者物品会被分到多个类别中,属于某个类别的权重会被计算出来. 假设现在有一个大小为m×n的评分矩阵V,包含了m个用户对n个物品的

简介 TensorFlow-Bitcoin-Robot:一个基于 TensorFlow LSTM 模型的 Bitcoin 价格预测机器人. 文章包括一下几个部分: 1.为什么要尝试做这个项目? 2.为什么选取了这个模型? 3.模型的数据从哪里来? 4.模型的优化过程? 5.项目可以进一步提升的方向. 对于以比特币为首的数字货币近期的表现,只能用疯狂来形容.来自比特币交易平台的最新价格行情显示,就在此前一天,比特币盘中最高价格达到29838.5元,距离3万元大关仅有咫尺之遥.比特币最近火热的行情,

简介 TensorFlow-Bitcoin-Robot:一个基于 TensorFlow LSTM 模型的 Bitcoin 价格预测机器人. 文章包括一下几个部分: 1.为什么要尝试做这个项目? 2.为什么选取了这个模型? 3.模型的数据从哪里来? 4.模型的优化过程? 5.项目可以进一步提升的方向. 对于以比特币为首的数字货币近期的表现,只能用疯狂来形容.来自比特币交易平台的最新价格行情显示,就在此前一天,比特币盘中最高价格达到29838.5元,距离3万元大关仅有咫尺之遥.比特币最近火热的行情,

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

模型解释: http://blog.csdn.net/harryhuang1990/article/details/9924377

先创建一个reader.py,后面的程序将用到其中的函数. from __future__ import absolute_import, division, print_function import numpy as np import pandas as pd def read_file(filname, sep="\t"): col_names = ["user", "item", "rate", "st&q

http://in.sdo.com/?p=11 原文链接:Netflix recommendations: beyond the 5 stars (Part 1), (Part 2) 原文作者:Xavier Amatriain and Justin Basilico 前言 Nexflix是一家提供在线视频流媒体服务和DVD租赁业务的公司,也是著名的Netflix大奖赛的发起者.如果读者希望进一步了解Netflix,建议读一下和讯上的一篇文章: Netflix:从传统DVD租赁向流媒体华丽转身 以

本文简述了以下内容: 神经概率语言模型NPLM,训练语言模型并同时得到词表示 word2vec:CBOW / Skip-gram,直接以得到词表示为目标的模型 (一)原始CBOW(Continuous Bag-of-Words)模型 (二)原始Skip-gram模型 (三)word analogy 神经概率语言模型NPLM 上篇文简单整理了一下不同视角下的词表示模型.近年来,word embedding可以说已经成为了各种神经网络方法(CNN.RNN乃至各种网络结构,深层也好不深也罢)处理NLP