LFM隐语义模型Latent Factor Model

 

 

 

 

实际应用

LFM 模型在实际使用中有一个困难，就是很难实现实时推荐。经典的 LFM 模型每次训练都需要扫描所有的用户行为记录，并且需要在用户行为记录上反复迭代来优化参数，所以每次训练都很耗时，实际应用中只能每天训练一次。在新闻推荐中，冷启动问题非常明显，每天都会有大量的新闻，这些新闻往往如昙花一现，在很短的时间获得很多人的关注，然后在很短时间内失去关注，实时性就非常重要。雅虎对此提出了一个解决方案。

首先，利用新闻链接的内容属性(关键词、类别等)得到链接 i 的内容特征向量 yi，其次，实时收集用户对链接的行为，并且用这些数据得到链接 i 的隐特征向量 qi，然后，利用下面的公式预测用户 u 是否会单击链接 i: