LFM隱語義模型的算法簡介

對最優化理論或者機器學習有所瞭解的讀者，可能對如何計算這兩個參數都比較清楚。這兩個參數是從數據集中計算出來的。要計算這兩個參數，需要一個訓練集，對於每個用戶 u ，訓練集裏都包含了用戶 u 喜歡的物品和不感興趣的物品，通過學習這個數據集，就可以獲得上面的模型參數。 推薦系統的用戶行爲分爲顯性反饋和隱性反饋。 LFM 在顯性反饋數據（也就是評分數據）上解決評分預測問題並達到了很好的精度。不過本章主要

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