大数据培训基于模型的协同过滤思想

发布时间:2021年12月30日作者:atguigu浏览次数:512

基于模型的协同过滤思想

基本思想

–用户具有一定的特征,决定着他的偏好选择;

–物品具有一定的特征,影响着用户需是否选择它;

–用户之所以选择某一个商品,是因为用户特征与物品特征相互匹配;

基于这种思想,模型的建立相当于从行为数据中提取特征,给用户和物品同时打上“标签”;这和基于人口统计学的用户标签、基于内容方法的物品标签本质是一样的,都是特征的提取和匹配

有显性特征时(比如用户标签、物品分类标签)我们可以直接匹配做出推荐;没有时,可以根据已有的偏好数据,去发掘出隐藏的特征,这需要用到隐语义模型(LFM)

基于模型的协同过滤

基于模型的协同过滤推荐,就是基于样本的用户偏好信息,训练一个推荐模型,然后根据实时的用户喜好的信息进行预测新物品的得分,计算推荐

基于近邻的推荐和基于模型的推荐

–基于近邻的推荐是在预测时直接使用已有的用户偏好数据,通过近邻数据来预测对新物品的偏好(类似分类)

–而基于模型的方法,是要使用这些偏好数据来训练模型,找到内在规律,再用模型来做预测(类似回归)

训练模型时,可以基于标签内容来提取物品特征,也可以让模型去发掘物品的潜在特征;这样的模型被称为 隐语义模型(Latent Factor Model,LFM)

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