17:02美国最大房地产抵押贷款公司RocketCompanies(RKT.O)盘前涨近5%，近两个交易日已累涨逾20%，此前公布第四季度收益好于预期。17:02小鹏汽车美股盘前跌超5%。16:54中金：中国海洋石油近年来增储上产效果显著上调目标价12%至11.5港元中金发布研究报告称，中国海洋石油近年来增储上产效果显著，且未来有望持续加大上游投入，取得优质的油气储量，故将其目标价上调12%至11

证券板块午后继续下跌，国联证券跌5%，中金公司、中银证券、光大证券、湘财股份等跟跌。13:26港股中国恒大市值再度站上2000亿港元，日内涨超5.4%。13:24港股内房股午后继续发力，万科企业涨超7%，新城发展控股涨超6%，中国恒大涨超5%，融创中国涨4.66%。12:36创历年新高长庆油田冬供以来日均产气1.42亿立方米近日，从中国石油长庆油田生产部门获悉，冬供以来该油田日均生产天然气达1.4

一、简介1．雷达工作原理雷达是Radar（RAdioDetectionAndRanging）的音译词，意为“无线电检测和测距”，即利用无线电波来检测目标并测定目标的位置，这也是雷达设备在最初阶段的功能。典型的雷达系统如图1.1，它主要由发射机，天线，接收机，数据处理，定时控制，显示等设备组成。利用雷达可以获知目标的有无，目标斜距，目标角位置，目标相对速度等。现代高分辨雷达扩展了原始雷达概念，使它具

一、简介1．雷达工作原理雷达是Radar（RAdioDetectionAndRanging）的音译词，意为“无线电检测和测距”，即利用无线电波来检测目标并测定目标的位置，这也是雷达设备在最初阶段的功能。典型的雷达系统如图1.1，它主要由发射机，天线，接收机，数据处理，定时控制，显示等设备组成。利用雷达可以获知目标的有无，目标斜距，目标角位置，目标相对速度等。现代高分辨雷达扩展了原始雷达概念，使它具

教程分五节完成，主要包括：第一节，雷达LFM信号分析；第二节，脉冲压缩处理；第三节，相参积累处理；第四节，恒虚警CFAR处理；第五节，目标信息提取处理。

matlab匹配滤波器的制作在一次课设中使用到了匹配滤波器进行LFM信号处理，所以打算记下来，如果有错误，希望评论区指出。

FM和LFM有相似之处的，都是评分矩阵的分解，预测user对item的评分，推给user评分高的item，这就是FM召回。DeepFM则是采用了神经网络的思想，效果比FM好很多。

clearall;%%LFM线性调频信号%%fs=48e6;%采样率：fs=1.2B此时效果最好T=2e-6;%脉宽：脉冲持续时间B=40e6;%带宽：所包含的所有的频率成分k=B/T;%调频斜率n=round

文章仅为个人理解，如有不妥之处欢迎指正。1、脉冲压缩目的和意义在雷达系统中，距离分辨率是很重要的一项性能指标，它决定了雷达能分辨两个单元之间的最小距离，更通俗的，即雷达分辨相离较近物体的能力。而决定雷达分辨率的是发射信号带宽，所以我们想要提高距离分辨率，就需要发射更窄的脉冲信号，但是，窄脉冲就意味着发射信号能量小，导致探测距离短，所以，对于一般的脉冲信号（脉宽、时宽乘积约为1），比如矩形脉冲信号，

线性调频信号是一种大时宽带宽积信号。线性调频信号的相位谱具有平方律特性，在脉冲压缩过程中可以获得较大的压缩比，其最大优点是所用的匹配滤波器对回波信号的多普勒频移不敏感，即可以用一个匹配滤波器处理具有不同多普勒频移的回波信号，这些都将大大简化雷达信号处理系统，而且线性调频信号有着良好的距离分辨率和径向速度分辨率。因此线性调频信号是现代高性能雷达体制中经常采用的信号波形之一，并且与其它脉压信号相比，很

LFM是一种基于机器学习的方法，具有比较好的理论基础。这个方法和基于邻域的方法（比如UserCF、ItemCF）相比，各有优缺点。下面将从不同的方面对比LFM和基于邻域的方法。

隐语义模型LFM（LatentFactorModel）：和LSI，LDA，TopicModel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，然后分类存在理解上的偏差

importnumpyasnpimportpandasaspd#评分矩阵RR=np.array([[4,0,2,0,1],[0,2,3,0,0],[1,0,2,4,0],[5,0,0,3,1],[0,0,1,5,1],[0,3,2,4,1,],])defLFM_grad_desc(R,K=2,max_iter=1000,alpha=0.0001,lamda=0.001):#基本维度定义，这一部分可

一、关于隐语义模型（LFM）二、LFM降维方法——矩阵因子分解三、LFM的进一步理解四、矩阵因子分解五、模型的求解——损失函数六、模型的求解算法——ALS（求得精确结果，但不适用，可忽略不看）七、梯度下降算法

前言最近一段时间隐语义模型（LatentFactorModel，LFM）在推荐系统中的应用越来越广泛，本文所介绍的矩阵分解方法也是基于这个隐语义模型。

https://www.toutiao.com/a6663676280782717454/2019-03-0214:27:17基本概念LFM(latentfactormodel)隐语义模型，这也是在推荐系统中应用相当普遍的一种模型

隐语义模型（LFM）假设我们想要发现F个隐类，我们的任务就是找到两个矩阵U和V，使这两个矩阵的

隐语义模型隐语义模型的核心思想是通过隐含特征联系用户兴趣和物品隐语义分析技术因为采取基于用户行为统计的自动聚类，能够较好的应用于个性推荐系统对于上式中的两个参数，需要一个训练集，每个用户u，训练集里都包含了用户u喜欢的物品和不感兴趣的物品，通过学习这个数据集，就可以获得模型中的参数了LFM

前言最近一段时间隐语义模型（LatentFactorModel，LFM）在推荐系统中的应用越来越广泛，本文所介绍的矩阵分解方法也是基于这个隐语义模型。

利用用户行为数据隐语义模型基础算法：pLSALDA隐含类别模型(latentclassmodel)隐含主题模型(latenttopicmodel)矩阵分解(matrixfactorization)LFM

利用用户行为数据隐语义模型基础算法：pLSALDA隐含类别模型(latentclassmodel)隐含主题模型(latenttopicmodel)矩阵分解(matrixfactorization)LFM

一、隐因子模型（LatentFactorModel，LFM）LFM是推荐系统中的经典模型，它也就是2006年SimonFunk在博客中公开的算法，当时背景是NetflixPrize比赛。

文章目录1.movielens数据集介绍1.1数据格式1.2稀疏度2.工具函数书写2.1get_item_info2.2get_ave_score2.3get_train_data3.LFM模型3.1模型初始化

文章目录1.基本理论2.损失函数求导3.总结4.算法实现1.基本理论隐语义模型LFM和LSI，LDA，TopicModel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

文章目录1.摘要2.解释的形式2.1基于用户和物品的解释2.2基于内容的解释2.3文本解释2.4视觉解释2.5社交解释2.6混合解释3.可解释推荐系统模型3.1矩阵分解模型3.1.1隐因子模型(LFM)

pipisorry/article/details/49205589（个性化）推荐系统构建三大方法：基于内容的推荐content-based，协同过滤collaborativefiltering，隐语义模型(LFM

一基本概念LFM(latentfactormodel)隐语义模型，这也是在推荐系统中应用相当普遍的一种模型。那这种模型跟ItemCF或UserCF有什么不同呢？

文章目录算法应用场景问题分析算法推导推导损失函数求解损失函数梯度下降法交替最小二乘法开源库算法应用场景在推荐系统中，要根据用户的历史行为（点击、收藏、评分等），挖掘用户感兴趣的物品进行推荐（一般用作推荐系统里面的召回算法，来召回候选集）。这个问题就可以转换成：给定用户-物品的评分矩阵（稀疏矩阵），根据评分矩阵里面已有的评分，预测评分矩阵里面空缺的评分，然后对于每个用户，为其对应的物品向量的评分进行

%%==LinearFrequencyModulation(LFM)SignalorChirpSignal==%%%%=====================byWHfromNUDT=========

加法ASN反正弦ATN反正切CMF比较浮点值CNF比较取负的浮点值COS余弦DVF除法EXP指数FDV快速除法FIX转换浮点值成整数FLT转换整数成浮点值FML快速乘法FRD快速反向除法LDF装载浮点值LFM

其中提到了LFM，面试官又追问LFM用来解决什么问题，我从降维和回归两个角度来进行解释的。3、介绍下SVD与MF的区别我把SVD++的公式写下来并进行了解释，

1.说明在推荐系统中有有一种推荐方式：LFM，也叫隐因子分解。这中推荐方式在Netflix公司的百万美金大赛中可以说是大放异彩。但是在这里面涉及到一个假设。假设评分矩阵是低秩的（Lowrank）。

一、成像模型对合成孔径原理的理解l方位向虚拟阵列天线合成大孔径l方位向多普勒频率变化形成LFM信号》》》雷达与目标发生相对运动，引起两者相对位置的改变，这是实现合成孔径的物理基础

目录一、常见的推荐算法原理（时间、位置影响）（一）、基于内容的推荐（二）、基于用户的协同过滤算法（三）、基于物品的协同过滤算法（四）、基于标签的推荐（五）、隐语义模型LFM（六）、社会化推荐（七）、根据时间上下文推荐

include#includeintmain(){intT,left;doublem,n;while(scanf("%d",&T)==1){while(T--){scanf("%lf",&n);//输入是%lfm

.推荐系统常用算法2.1协同过滤算法2.1.1UserCF基础算法2.1.2ItemCF基础算法2.1.3相似度修正2.1.4UserCF与ItemCF对比2.2隐语义模型2.2.1算法原理2.2.2LFM

siteID=zMHlqgkeyKQ-lFm

利用用户行为数据2.1用户行为分析2.2基于邻域的算法2.2.1基于用户的协同过滤算法UserCF2.2.2基于物品的协同过滤算法ItemCF2.2.3UserCF和ItemCF的综合比较2.3隐语义模型LFM2.4

LFM（latentfactormodel）隐语义模型的核心思想是通过隐含特征(latentfactor)联系用户兴趣和物品，采取基于用户行为统计的自动聚类。

文章目录召回内容召回word2vecLDA行为召回ItemCFUserCFSwing关联规则聚类协同矩阵分解隐语义LFM图召回PersonalRank图嵌入图神经网络模型召回item2vec（embedding

下面看一下之前讲过的个性化召回算法的分类：1.基于邻域的：CF、LFM、基于图的推荐personalrankitem-CF是item根据user的贡献，得到item的相似度矩阵，用户根据点击过的item

问题在LFM信号处理中，常采用脉冲压缩实现相干积累，提高SNR。由理论分析可知，脉冲压缩后信噪比增益为BτB\tauBτ,其中BBB是信号带宽，τ\tauτ是信号脉宽。

Matlab代码如下：closeall;clc;clearall;%%%LFM：linearfrequencymodulation%%B=70e6;%带

原理关键部分代码分析1.学习LFM模型时的迭代过程2.矩阵初始化3.预测用户uuu对物品iii的评分原理我们把用户的评分行为表示成一个评分矩阵RR，其中R[u][i]R[u][i]就是用户uu对物品ii

%线性调频信号分为IQ两路时域图和频谱的产生matlab仿真代码%注意：复信号，要保证采样频率fs>带宽B，频谱才不会混叠。实信号则需要fs>2B。%为了防止混叠：Fs>=2f0%...................................................................................%clearall;clc;%%信号的参数设置T=10

有的下载后要解压密码，我去年买了个表，要么给要么不给，真像bitch正文：看了LFM矩阵分

信号种类这里应用的雷达信号类型有：线性调频信号（LFM），偶二次方调频信号（EQFM），Barker码二相编码信号，Frank相位编码信号，多相编码信号（P1，P2，P3，P4），后续还有三角调频连续波和正弦调频波进

基于用户的协同过滤算法代码实现https://blog.csdn.net/guanbai4146/article/details/78016778使用LFM隐语义模型进行Top-N推荐代码实现https

  在项亮的《推荐系统实战》中曾提到：隐语义模型(以下简称LFM)的算法最早是在文本挖掘领域被提出来的，用于找出文本的隐含语义。而在文本挖掘领域，主题模型(以下简称TM)正是用于找出文本中的隐含主题。

Topic模型概要：LFM（依赖于矩阵分解）LSA(LSI)（SVD分解）PLSI（EM算法优化，频率学派，参数未知但固定）LDA（在PLSA基础上加上贝叶斯框架，α,β~dirichlet分布,分别作为主题