ALS是alternating least squares的缩写 , 意为交替最小二乘法;而ALS-WR是alternating-least-squares with weighted-λ-regularization的缩写,意为加权正则化交替最小二乘法。关于最小二乘法可以看我之前的这篇介绍:最优化方法与机器学习工具;而交替最小二乘法是对最小二乘法处理多个变量时的扩展。其基本原理是如果...
1.1 算法原理介绍 背景介绍:ALS是交替最小二乘的简称,在机器学习上下文中,ALS特指使用交替最小二乘求解的一个协同过滤推荐算法。它通过观察到的所有用户给物品的打分,来推断每个用户的喜好并向用户推荐合适的物品。 核心假设:打分矩阵是近似低秩的,也就是说一个mn阶的打分矩阵 Rmn 可以用两个小矩阵Xkm和 Ykn的...
ALS是alternating least squares的缩写 , 意为交替最小二乘法;而ALS-WR是alternating-least-squares with weighted-λ-regularization的缩写,意为加权正则化交替最小二乘法。该方法常用于基于矩阵分解的推荐系统中。例如:将用户(user)对商品(item)的评分矩阵分解为两个矩阵:一个是用户对商品隐含特征的偏好矩阵,另一...
写的有点多,我来做个总结和补充:ALS 通过矩阵分解来降低计算量,但是矩阵分解后的大量特征是未知值,通过交替最小二乘法(也就是先假设user矩阵的特征值,通过梯度下降求解item的特征值;再假定item的特征值,求解user的特征值,来完成交替动作)来求解这些未知值,最终得到rating的结果。
转载自:http://www.cnblogs.com/pinard/p/5976811.html 最小二乘法的目标:求误差的最小平方和,对应有两种:线性和非线性。线性最小二乘的解是closed-form即,而非线性最小二乘没有closed-form,通常用迭代法(梯度下降法,牛顿法,Levenberg-Marquardt等)求解。迭......
Als交替最小二乘法是一种常用的矩阵分解方法。它的基本思想是通过交替最小化两个低维度矩阵的误差来得到最优解。具体来说,我们首先随机初始化两个低维度矩阵,然后通过交替最小化这两个矩阵的误差来更新它们的值,直到误差达到一个可接受的范围。 Als交替最小二乘法的优点在于它能够处理非常大的矩阵,并且可以并行计...
用交替最小二乘法(Alternating Least Squares , ALS)进行矩阵分解的推导过程。 图1 为的近似分解(为多个列向量组成的矩阵,如图)以固定求解为例,对于某一个令,由有因为是一个数,与交换位置结果不变,即Rij^为Rij的近似分解Rij^=PiTQj=∑kPikQkj(PQ为多个列向量组成的矩阵,如图1)loss=∑i,j(Rij−PiTQj...
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leboop:Spark MLlib协同过滤之交替最小二乘法ALS原理与实践 一、Spark MLlib算法实现 数据准备: 1,101,5.0 1,102,3.0 1,103,2.5 2,101,2.0 2,102,2.5 2,103,5.0 2,104,2.0 3,101,2.5 3,104,4.0 3,105,4.5 3,107,5.0 4,101,5.0