【转载】使用LFM（Latent factor model）隐语义模型进行Top-N推荐

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海量数据挖掘MMDS week4: 推荐系统之隐语义模型latent semantic analysis

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…

【转载】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…

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…

RS：关于协同过滤，矩阵分解，LFM隐语义模型三者的区别

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…

LFM 隐语义模型

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…

隐语义模型LFM

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…

浅谈隐语义模型和非负矩阵分解NMF

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…

隐语义模型LFM（latent factor model）

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…

LFM隐语义模型Latent Factor Model

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…

【LFM】隐语义模型

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

使用tensorflow构造隐语义模型的推荐系统

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…

Distance Dependent Infinite Latent Feature Model 阅读笔记1

阅读文献:Distance Dependent Infinite Latent Feature Model 作者:Samuel J.Gershman ,Peter I.Frazier ,and David M.Blei 摘要: 潜在特征模型在对数据进行小模块分解的过程中被广泛使用.这些模型的贝叶斯非参数变量在潜在特征上使用了IBP先验,进而使得特征的数量由数据决定.我们提出了一种一般化的IBP--距离依赖IBP,用来建模不可交换数据.这种模型依赖于数据点之间定义的距离,倾向于使相邻近的数据共…

【转载】Analysis Service Tabular Model #002 Analysis services 的结构:一种产品两个模型

Analysis Service 2012 Architecture – One Product, Two Models 在之前SQL Server 2008 R2 版本中的分析服务实际上只有一个版本 – 就是我们所熟悉的多维数据模型 Multidimensional Model. 但是在 SQL Server 2012 版本中, 除了这个多维数据模型外还多了另外一种模型 – 表格模型 Tabular Model. 多维数据模型和表格模型本质上是完全不同的两个产品, 所以在安装分析服务的时候就需…

【转载】Analysis Service Tabular Model #003 Multidimensional Model VS Tabular Model 我们该如何选择？

由于Multidimensional Model 和 Tabular Model 并不能互相转换, 所以在项目之初就应该要考虑好选择哪一种模型进行开发. 以下只是一些建议: Licensing 许可和版本的限制 Analysis Service 2012 适用于 SQL Server Standard, SQL Server Business Intelligence 和 SQL Server Enterprise. 但是在 SQL Server Standard 版本中 Analysis Se…

[综] Latent Dirichlet Allocation(LDA)主题模型算法

多项分布 http://szjc.math168.com/book/ebookdetail.aspx?cateid=1&&sectionid=983 二项分布和多项分布 http://blog.csdn.net/shuimu12345678/article/details/30773929 0-1分布: 在一次试验中,要么为0要么为1的分布,叫0-1分布. 二项分布: 做n次伯努利实验,每次实验为1的概率为p,实验为0的概率为1-p;有k次为1,n-k次为0的概率,就是二项分布B(n,p,…

关于DPM(Deformable Part Model)算法中模型结构的解释

关于可变部件模型的描写叙述在作者[2010 PAMI]Object Detection with Discriminatively Trained Part Based Models的论文中已经有说明: 含有n个部件的目标模型能够形式上定义为一个(n+2)元组:(F0,P1,..., Pn, b),F0是根滤波器,Pi是第i个部件的模型,b是表示偏差的实数值.每一个部件模型用一个三元组定义:(Fi,vi, di),Fi是第i个部件的滤波器:vi是一个二维向量,指定第i个滤波器的锚点位置(anch…

(三)使用预定义模型QDirModel的例子

使用预定义模型QDirModel的例子 Main.cpp #include <QApplication> #include "directoryviewer.h" int main(int argc, char *argv[]) { QApplication app(argc, argv); DirectoryViewer directoryViewer; directoryViewer.show(); return app.exec(); } directoryviewe…

(二)使用预定义模型 QStringListModel例子

使用预定义模型 QStringListModel例子源代码如下 Main.cpp #include <QApplication> #include "teamleadersdialog.h" int main(int argc, char *argv[]) { QApplication app(argc, argv); //字符串数组 QStringList leaders; leaders << "Stooge Viller" <&…

关于DPM(Deformable Part Model)算法中模型可视化的解释

搭建了自己的博客平台,本文地址:http://masikkk.com/blog/DPM-model-visualization/ DPM源代码(voc-release)中的模型可视化做的还算相当炫酷的,能够让我们直观的看到训练好的模型,甚至我们不用去做模型的评价,直接依据肉眼的观察.就能大致了解一个目标训练的好不好,比方我训练一个人体模型.那他的可视化图当然就是越接近人体越好. 以下是对DPM源代码中有关模型可视化部分代码的分析,通过分析这些代码.有助于更好的理解DPM模型. 注意:我的源代码版…

TVM部署预定义模型

TVM部署预定义模型本文通过深度学习框架量化的模型加载到TVM中.预量化的模型导入是在TVM中提供的量化支持之一. 本文演示如何加载和运行由PyTorch,MXNet和TFLite量化的模型.加载后,可以在任何TVM支持的硬件上运行已编译的量化模型. 首先,必要输入 from PIL import Image import numpy as np import torch from torchvision.models.quantization import mobilenet as qmob…

Qt Model/View（模型/视图）结构（无师自通）

Model/View(模型/视图)结构是 Qt 中用界面组件显示与编辑数据的一种结构,视图(View)是显示和编辑数据的界面组件,模型(Model)是视图与原始数据之间的接口. GUI 应用程序的一个很重要的功能是由用户在界面上编辑和修改数据,典型的如数据库应用程序.数据库应用程序中,用户在界面上执行各种操作,实际上是修改了界面组件所关联的数据库内的数据. 将界面组件与所编辑的数据分离开来,又通过数据源的方式连接起来,是处理界面与数据的一种较好的方式.Qt 使用 Model/View 结构来处理…

Entity Framework 之Database first（数据库优先）&Model First（模型优先）

一.什么是Entity Framework 1.1 实体框架(EF)是一个对象关系映射器,使.NET开发人员使用特定于域的对象与关系数据.它消除了需要开发人员通常需要编写的大部分数据访问代码.简化了原有的ado.net 数据访问方式. ORM是通过使用描述对象和数据库之间映射的元数据,将程序中的对象自动持久化到关系数据库中. 1.2 在C#中常用的ORM框架有: 1.NHibernate (从java的Hibernate延伸过来)2.Linq to SQL类 (只针对MSSQL数据库的)3.En…

C# ORM—Entity Framework 之Database first（数据库优先）&Model First（模型优先）（一）

一.什么是Entity Framework 1.1 实体框架(EF)是一个对象关系映射器,使.NET开发人员使用特定于域的对象与关系数据.它消除了需要开发人员通常需要编写的大部分数据访问代码.简化了原有的ado.net 数据访问方式. ORM是通过使用描述对象和数据库之间映射的元数据,将程序中的对象自动持久化到关系数据库中. 1.2 在C#中常用的ORM框架有: 1.NHibernate (从java的Hibernate延伸过来) 2.Linq to SQL类 (只针对MSSQL数据库的) 3.…

【ASP.NET MVC 学习笔记】- 16 Model Binding（模型绑定）

本文参考:http://www.cnblogs.com/willick/p/3424188.html. 1.Model Binding是Http请求和Action方法之间的桥梁,是MVC框架根据Http请求创建.NET对象的过程.它根据Action方法中的Model对象的类型创建,NET对象,并将Http请求数据经过转换赋给该对象. 2.Model Binding是从路由引擎接收和处理Http请求后开始的.例如: public static void RegisterRoutes(RouteCo…

深度学习之Attention Model（注意力模型）

1.Attention Model 概述深度学习里的Attention model其实模拟的是人脑的注意力模型,举个例子来说,当我们观赏一幅画时,虽然我们可以看到整幅画的全貌,但是在我们深入仔细地观察时,其实眼睛聚焦的就只有很小的一块,这个时候人的大脑主要关注在这一小块图案上,也就是说这个时候人脑对整幅图的关注并不是均衡的,是有一定的权重区分的.这就是深度学习里的Attention Model的核心思想. 人脑的注意力模型,说到底是一种资源分配模型,在某个特定时刻,你的注意力总是集中在画面中的…