起因是被assgin了一个新的任务…..要死.
参考资料:
推荐系统学习笔记之三 LFM (Latent Factor Model) 隐因子模型 + SVD (singular value decomposition) 奇异值分解
先说下我的理解…
隐因子模型(LFM)是一种推荐算法,“隐"可以理解成用户喜欢某个item的间接原因.
该算法的核心思想是转化成一个矩阵分解问题..
然后用传统机器学习算法去优化分解得到的矩阵…
主要的优势如下：
- 比较容易编程实现，随机梯度下降方法依次迭代即可训练出模型。
- 预测的精度比较高，预测准确率要高于基于领域的协同过滤以及基于内容CBR等方法。
- 比较低的时间和空间复杂度，高维矩阵映射为两个低维矩阵节省了存储空间，训练过程比较费时，但是可以离线完成；评分预测一般在线计算，直接使用离线训练得到的参数，可以实时推荐。
- 非常好的扩展性，如由SVD拓展而来的SVD++和 TIME SVD++。
矩阵分解的不足主要有：
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训练模型较为费时。
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推荐结果不具有很好的可解释性，无法用现实概念给分解出来的用户和物品矩阵的每个维度命名，只能理解为潜在语义空间。
我们用user1,2,3表示用户，item 1,2,3表示物品，Rij表示用户i对于物品j的评分，也就是喜好度。那么我们需要得到一个关于用户-物品的二维矩阵，如下面的R。
常见的系统中，R是一个非常稀疏的矩阵，因为我们不可能得到所有用户对于所有物品的评分。于是利用稀疏的R，填充得到一个满矩阵R’就是我们的目的。
下面我们就来看看LFM是如何解决上面的问题的？对于一个给定的用户行为数据集（数据集包含的是所有的user, 所有的item，以及每个user有过行为的item列表），使用LFM对其建模后，我们可以得到如下图所示的模型：（假设数据集中有3个user, 4个item, LFM建模的分类数为4）
R矩阵是user-item矩阵，矩阵值Rij表示的是user i 对item j的兴趣度，这正是我们要求的值。对于一个user来说，当计算出他对所有item的兴趣度后，就可以进行排序并作出推荐。LFM算法从数据集中抽取出若干主题，作为user和item之间连接的桥梁，将R矩阵表示为P矩阵和Q矩阵相乘。其中P矩阵是user-class矩阵，矩阵值Pij表示的是user i对class j的兴趣度；Q矩阵式class-item矩阵，矩阵值Qij表示的是item j在class i中的权重，权重越高越能作为该类的代表。所以LFM根据如下公式来计算用户U对物品I的兴趣度
我们发现使用LFM后，
1. 我们不需要关心分类的角度，结果都是基于用户行为统计自动聚类的，全凭数据自己说了算。
2. 不需要关心分类粒度的问题，通过设置LFM的最终分类数就可控制粒度，分类数越大，粒度约细。
3. 对于一个item，并不是明确的划分到某一类，而是计算其属于每一类的概率，是一种标准的软分类。
4. 对于一个user，我们可以得到他对于每一类的兴趣度，而不是只关心可见列表中的那几个类。
5. 对于每一个class，我们可以得到类中每个item的权重，越能代表这个类的item，权重越高。
于是隐因子模型转化为矩阵分解问题
然后就是通过传统机器学习算法训练
最优化问题…怎么训练就不说了…
看到很多地方问的P,Q矩阵的初始化的问题…
我看到的比较一般的做法是,全都随机,或者如果有pre train的数据,则使用这些数据…