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2020年4月2日
svdpp分解推荐，java实现
摘要： 融合了偏置LFM以及用户的历史评分行为，结合了邻域和LFM。理论及python实现见https://www.cnblogs.com/little-horse/p/12499671.html。 以下java简单实现，完整程序https://github.com/jiangnanboy/RecomSys 阅读全文
posted @ 2020-04-02 21:57 石头木 阅读(460) 评论(0) 推荐(0)
biasLFM分解推荐，java实现
摘要： BiasLFM(bias latent factor model)带偏置项的隐语义推荐模型，加入三个偏置项（所有评分的平均，用户偏置项表示用户的评分习惯和物品没关系， * 物品偏置项表示物品接受的评分中和用户没关系的因素）矩阵分解,训练得到U,I矩阵,以及用户偏置项和物品偏置项 * 对user-it 阅读全文
posted @ 2020-04-02 21:52 石头木 阅读(306) 评论(0) 推荐(0)
LFM矩阵分解，java实现
摘要： 关于LFM分解理论和python实现见https://www.cnblogs.com/little-horse/p/12489619.html。 以下是java简单实现，完整程序见https://github.com/jiangnanboy/RecomSys/blob/master/src/main 阅读全文
posted @ 2020-04-02 21:44 石头木 阅读(549) 评论(0) 推荐(0)