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推薦系統_02
時間 2021-01-12
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基於內容的推薦 隱語義模型(LFM) 圖形解釋: LFM的前生今世 源於對svd(奇異值分解)方法的改進。 svd可用於推薦系統評分矩陣補全,但由於計算量太大,實際上只適用於規模很小的系統。 隱語義模型的適用性 分類數k是先驗指定,可以通過k控制分類的粒度 LFM中,商品針對每個類都可以計算權重,是天生的多分類,多緯度 關於訓練集 基本概念: 顯性數據:數據集包含u用戶對i商品的打分,有用戶編號和
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