LFM

Latent Factor Model(LFM)隐语义模型

隐语义模型为推荐系统中很常见的使用机器学习的思想构建的模型，本文章参考http://blog.csdn.net/sinat_33741547/article/details/52976391以及项亮的《推荐系统实战》中部分理论知识。干货奉上，简单的讲隐语义模型就是构建一个物品与用户关系的超大矩阵，如下图1所示：图1上图中R为用户与物品的历史关系矩阵，其中R11···R34等等为用户对物品的兴趣度。
e883567fee09·2018-05-14 12:03

推荐系统初学者系列（3）-- 隐语义模型（LFM）与矩阵分解模型

七月在线视频推荐：七月在线上一篇：推荐系统初学者系列（2）--SVD奇异值分解下一篇：推荐系统初学者系列（4）--一篇长文教你学会推荐系统的矩阵分解目录：文章目录@[toc]简介简介最近这几年做机器学习和数据挖掘研究的人经常会看到下面的各种名词，即隐含类别模型（LatentClassModel）、隐语义模型（LatentFactorModel）、pLSA、LDA、TopicModel、Matrix
bllddee·2018-05-10 15:31

推荐系统初学者系列（3）-- 隐语义模型（LFM）与矩阵分解模型

七月在线视频推荐：七月在线上一篇：推荐系统初学者系列（2）--SVD奇异值分解下一篇：推荐系统初学者系列（4）--一篇长文教你学会推荐系统的矩阵分解目录：文章目录@[toc]简介简介最近这几年做机器学习和数据挖掘研究的人经常会看到下面的各种名词，即隐含类别模型（LatentClassModel）、隐语义模型（LatentFactorModel）、pLSA、LDA、TopicModel、Matrix
bllddee·2018-05-10 15:31

视觉SLAM方案整理及硬件选型调研

SLAM方案和硬件选型调研的总结，文中有关的视频是从youtube上收集的，上传到了百度网盘（链接：https://pan.baidu.com/s/1-5B4q1rtL3XcCEIDzou0JA密码：lfm1
Mega_Li·2018-05-09 19:17

推荐系统初学者系列（2）-- SVD奇异值分解

七月在线视频推荐：七月在线上一篇：推荐系统初学者系列（1）--基于特征的推荐算法下一篇：推荐系统初学者系列（3）--隐语义模型（LFM）与矩阵分解模型目录文章目录我们现在看到，这个新网格的变换方式与原始网格由对角矩阵变换的方式相同
bllddee·2018-05-08 10:49

推荐系统初学者系列（2）-- SVD奇异值分解

七月在线视频推荐：七月在线上一篇：推荐系统初学者系列（1）--基于特征的推荐算法下一篇：推荐系统初学者系列（3）--隐语义模型（LFM）与矩阵分解模型目录文章目录我们现在看到，这个新网格的变换方式与原始网格由对角矩阵变换的方式相同
bllddee·2018-05-08 10:49

推荐系统初学者系列（1）-- 基于特征的推荐算法

SVD奇异值分解目录文章目录1.推荐算法准确度度量公式：2.集合相似度度量公式(N维向量的距离度量公式)：2.1Jaccard公式：2.2余弦相似度公式：3.UserCF公式：4.ItemCF公式：5.LFM
bllddee·2018-04-21 10:06

推荐系统初学者系列（1）-- 基于特征的推荐算法

SVD奇异值分解目录文章目录1.推荐算法准确度度量公式：2.集合相似度度量公式(N维向量的距离度量公式)：2.1Jaccard公式：2.2余弦相似度公式：3.UserCF公式：4.ItemCF公式：5.LFM
bllddee·2018-04-21 10:06

社团检测之LFM种子传播算法及其python实现

社团检测之LFM种子传播算法及其python实现LFＭ算法LFM算法首先定义出可以衡量一组节点连接紧密程度的适应度函数：Fitness，具体计算公式如下：fg=kgin(kgin+kgout)αfg=king
梦家·2018-04-08 11:56

推荐系统初学者系列（4）-- 一篇长文教你学会推荐系统的矩阵分解

上一篇：推荐系统初学者系列（3）–隐语义模型（LFM）与矩阵分解模型下一篇：推荐系统初学者系列（5）–混合推荐机制纵观矩阵分解的博客，这篇写的真的不错！赞！！！链接：一篇长文教你学会推荐系统的矩阵分解
bllddee·2018-03-29 13:25

第一行代码coolweather源码

源码链接：https://pan.baidu.com/s/1htn4lFm密码：qwmg同样是在学习移动开发，第一个实例作战的代码，附上！！
Sakura_柒·2018-02-25 16:21

LFM信号仿真

通信中用到太多的线性调频信号（LFM），一般都放置在数据帧头作为同步信号，方便接收端对信号的时间同步，虽然是一个基本的概念，但是仿真起来有些细节理解起来还是有点纠结。什么是线性调频信号呢？
Tina_zeng·2018-01-17 11:48

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

LowRankMatrixFactorization低阶矩阵分解在上一篇笔记之二里面说到我们有五部电影，以及四位用户，每个用户对电影的评分如下，？表示未评分。Movies\UserUser1User2User3User4Movie15500Movie25？？0Movie3？40？Movie40054Movie5005？那么我们可以把第一个表格里的内容转化成一个矩阵R：R=⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢55?005
小鹅鹅·2017-10-19 23:13

php--常见算法3

>接下来会更新Octobercms的用法，也可以去码云上查看我写的laravel框架的代码网址：https://gitee.com/lfm123456/zhiy
戴玉金--php·2017-10-11 21:00

【知识发现】隐语义模型LFM算法python实现(一)

1、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
fjssharpsword·2017-09-18 09:18

机器学习->推荐系统->利用用户标签数据

3)LFM：通过一些特征来联系用户和物品，给用户推荐那些具有用户喜欢的特征的物品。具体可以看我之前的博文。本文我将自己实现两个算法，如有不对的地方还望指正。本节咱们将讨论一种重要的特征表现形式–标签。
村头陶员外·2017-03-24 13:42

机器学习算法之主题模型（LFM LSI PLSI LDA）

LFM（MF分解技术）、LSI（SVD分解）、PLSI（EM）、LDA隐语义模型LFM和LSI，PLSI，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
冰鋒·2017-03-17 09:19

文本表示方法

这里主要说的是基于文本内容的表示，顺带先扯扯基于行为的表示：不同的业务有不同的表示，基于行为的文本表示如SVD，LFM等，基于用户的行为日志（如新闻点击）学习用户和文本的的特征向量，url2vec利用用户对文本的点击序列
data_rec·2016-11-28 17:06

隐语义模型

隐语义模型（LFM）核心思想：通过隐含特征联系用户兴趣和物品。我的理解是LFM就是对物品基于权重进行分类，并同时依据用户对每一类的兴趣来确定用户感兴趣的物品。看似是把一个大问题分解成了两个小问题。
Apassionata·2016-08-11 14:35

推荐系统：个性化推荐-协同过滤

pipisorry/article/details/51788955（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
pipisorry·2016-07-03 18:00

推荐系统_LFM和基于邻域(如UserCF、ItemCF)的方法的比较

       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。
u011263983·2016-05-30 16:00

雷达成像系列 之 RD（Range Migration，距离迁徙）成像算法

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
u013346007·2016-05-25 15:00

推荐系统中隐语义模型

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
ZhikangFu·2016-05-03 21:00

重叠社区发现-LFM算法

#coding=utf-8 fromnumpyimport* #文件读取 defLoadAdjacentMatrixData(filename,vertices): Adjmartrix=[[0forcolinrange(vertices)]forrowinrange(vertices)] file_object=open(filename,'r') forx,lineinenumerate(fi
qjc937044867·2016-05-01 13:00

个性化推荐中的矩阵分解技术

19/matrix-factorization-in-recommender-systems/引言随着NetflixPrize推荐比赛的成功举办，近年来隐语义模型(LatentFactorModel,LFM
winone361·2016-02-20 19:00

sap中使用SE11读取透明表时，如何设置过滤条件（属性）

sap进行abap编程的时候，为了验证编程结果数据的准确性，经常需要直接访问后台数据库中的透明表访问透明表使用事务码SE11如上图所示，我们要查看透明表LFM1这是“供应商主记录购买组织数据”点击display
charliefromkansas·2016-02-02 09:00

MM模块中常用到的透明表

再次重复：透明表是硬盘数据 内表是内存数据透明表LFA1 供应商主数据  供应商编号和中文名字查看供应商（LIFNR）的MRP控制者DISPO 使用事务码MK03 对应透明表 LFM1的字段EKGRP事务码
charliefromkansas·2016-01-21 09:00

使用LFM（Latent factor model）隐语义模型进行Top-N推荐[转]

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
onmyway_1985·2016-01-02 19:00

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

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。
·2015-12-09 10:13

推荐系统（三） —— 利用用户行为数据 —— 隐语义模型

3、隐语义模型LFM核心思想在于通过隐含的特征联系用户兴趣和物品，即基于用户行为的统计数据来自动聚类，发现物品中隐含的类别，从而用于推荐。
TangowL·2015-11-25 20:02

[置顶] 隐语义模型 —— 利用用户行为数据二 —— 《推荐系统实践》阅读笔记二

3、隐语义模型LFM核心思想在于通过隐含的特征联系用户兴趣和物品，即基于用户行为的统计数据来自动聚类，发现物品中隐含的类别，从而用于推荐。
lipengcn·2015-11-25 20:00

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，
·2015-11-12 09:27

线性调频(LFM)连续波雷达

线性调频即载波信号频率随时间线性变化，以一个三角形线性调频为例。发射和接收信号如下图，实线为发射信号，虚线为回波信号： 雷达与目标间距离R，则时延Δ t= 2R/C 调制信号周期2t0  , 调制频率fm=1/(2t0) 频率变化率f =Δf/t0=Δf/(1/(2fm ))=2  fm Δf , 其中Δf为峰值频偏--------------------------
·2015-11-08 11:57

LFM和POM，软件测试相关的两个模型

    在micahel的blog（http://blogs.msdn.com/micahel/）上看到有两个和模型相关的概念：LFM和POM，在baidu和google上都查了一下
·2015-10-31 19:00

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

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。
winone361·2015-10-27 09:00

海量数据挖掘MMDS week4: 推荐系统之数据降维Dimensionality Reduction

MMDs)-JureLeskoveccourses学习笔记推荐系统RecommendationSystem之降维DimensionalityReduction{博客内容：推荐系统有一种推荐称作隐语义模型(LFM
-柚子皮-·2015-10-18 22:37

海量数据挖掘MMDS week4: 推荐系统之数据降维Dimensionality Reduction

MMDs)-JureLeskovec courses学习笔记推荐系统RecommendationSystem之降维DimensionalityReduction{博客内容：推荐系统有一种推荐称作隐语义模型(LFM
pipisorry·2015-10-18 22:00

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

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。
zhangxiong0301·2015-10-15 10:00

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

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。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
jzwong·2015-09-10 10:00

[置顶] 隐性反馈行为数据的协同过滤推荐算法

CollaborativeFilteringforImplicitFeedbackDatasets》论文笔记本文是我阅读《CollaborativeFilteringforImplicitFeedbackDatasets》论文的笔记，介绍的是对于隐性反馈行为数据协同过滤算法，采取的是隐语义模型（LFM
linger2012liu·2015-07-16 21:00

隐性反馈行为数据的协同过滤推荐算法

CollaborativeFilteringforImplicitFeedbackDatasets》论文笔记本文是我阅读《CollaborativeFilteringforImplicitFeedbackDatasets》论文的笔记，介绍的是对于隐性反馈行为数据协同过滤算法，采取的是隐语义模型（LFM
lingerlanlan·2015-07-16 21:00

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

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
xuanyoumeng·2015-03-24 18:00

推荐系统中隐语义模型

使用LFM（Latentfactormodel）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。
ariessurfer·2015-02-04 12:59

推荐系统中隐语义模型

使用LFM（Latentfactormodel）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。
AriesSurfer·2015-02-04 12:00

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

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
seagullyoyo·2014-08-08 19:00

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

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
piaoxuefengqi·2014-01-07 13:00

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

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
litoupu·2013-11-25 14:08

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

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
litoupu·2013-11-25 14:00

《推荐系统实践》阅读笔记三 LFM模型、图模型、slop one和SVD算法

2.5隐语义模型LFM（latentfactormodel）。表示一类模型，有很多经典的模型，如：LSI、pLSA、LDA和topicmodel等。
china1000·2013-10-17 00:16

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

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。
harryhuang1990·2013-08-12 14:27
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