【机器学习】--隐语义模型
一、前述
隐语义模型是近年来推荐系统领域较为热门的话题,它主要是根据隐含特征将用户与物品联系起来。
因为用户和物品之间有着隐含的联系。所以把用户转成隐语义,然后物品转成隐语义组合,通过中介隐含因子连接。
二、具体
1、隐语义模型举例和求解
N代表用户,M代表物体
第一步:先分解 将用户分解成F个因子的矩阵 将物品也分解成F个因子的矩阵 (F*N)T*(F*M )=N*M 其中T表示转置。
第二步:转成机器学习模型:
RUI代表用户对物品的关系
Pu代表用户对隐藏因子的关系
QI代表物品对隐藏因子的关系
转换成机器学习模型,必须先找出损失函数。
损失值=预测值-真实值 其中预测值即分解的RUI ,真实值就是真实的RUI,我们希望找出P矩阵(用户和隐藏因子的和关系)和Q矩阵(物品和隐藏因子的关系),实际上就是找出对应的参数,所以这些参数就是我们需要求解的模型,我们将这些参数加入到损失函数里面去,做正则化。
第三步:求解模型
对损失函数求导:
对参数更新迭代:沿着梯度下降的方向,P ,Q就是具体的参数
第四步:建模求解,选择正负样本。
正样本:用户对物品打分就是正样本。
负样本:选取那些很热门,而用户却没有行为的物品。
对每个用户,要保证正负样本的平衡(数目相似)
对于用户—物品集K {(u,i)},其中如果(u, i)是正样本,则有
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