MF-BPR模型建立 1、首先定义模型输入的初始化参数: feature_columns:输入的特征列,分为用户特征和物品特征列【包含特征名、特征最大值、embedding维度】; embed_reg:embedding的正则化参数; 分别建立用户嵌入层和物品嵌入层(由于考虑到特征可能包括多个,如用户id、性别、年龄,物品id、种类等,所以用户、物品嵌入信息分...
隐式反馈的物品推荐方法有很多,如矩阵分解(MF)或自适应k近邻方法(KNN)。尽管这些方法都是针对个性化排名的物品预测任务而设计的,但没有一种方法是直接针对排名进行优化的。作者提出了一个个性化排序的通用优化准则BPR-OPT,即从问题的贝叶斯分析中得出的最大后验估计量,还提供了一个通用的学习算法来优化模型。该学习...
output:BPR模型参数. 在MF 和KNN 中分别是 MF: X=WH'.输出为W,H KNN:X=sum(C).输出为C. method: 论文不使用通常MF和KNN算法中,最小化损失函数来得到模型参数;而是利用用户对商品购买和未购买的偏序对关系,采用的是最大化BPR算法参数的后验概率,通过随机梯度下降的方法,得到MF和KNN算法的参数,进行商品的...
MF-BPR 利用矩阵分解U-I矩阵 ,可以用 矩阵P为M*K,M为用户个数,K为用户特征的维度,行向量表示用户u的潜在特征向量。 矩阵Q为N*K,N为项目个数,K为项目特征的维度,行向量表示项目i的潜在特征向量。 而 为两个向量的内积形式来表示用户u对项目i的偏好程度。 而在BPR中是[u,i,j]三元组即 的形式,是关于...
这些块就是数据的相似性，偏好。这也说明k-means等聚类算法本质上都是矩阵分解。从数值计算角度说:在求解过程中，我们希望获得一个闭解，然而需要求解，他们的逆矩阵不一定存在；从MF的结构上说，参数V\U矩阵是病态矩阵（病态矩阵不可求逆），微小的数据扰动，导致解有很大的差异，模型极其不稳定；
该学习方法是基于引导抽样(bootstrap sampling)的随机梯度下降法。我们展示了如何将我们的方法应用到目前两个最先进的推荐模型中:矩阵分解和自适应kNN。我们的实验表明,在个性化排序的任务中,我们的优化方法优于MF和kNN的标准学习技术。结果表明,优化模型对正确准则的重要性。
该学习方法是基于引导抽样(bootstrap sampling)的随机梯度下降法。我们展示了如何将我们的方法应用到目前两个最先进的推荐模型中:矩阵分解和自适应kNN。我们的实验表明,在个性化排序的任务中,我们的优化方法优于MF和kNN的标准学习技术。结果表明,优化模型对正确准则的重要性。
有了算法的数据流图,训练集和测试集也有了,现在我们可以训练模型求解$W,H$这两个矩阵了,注意我们在原理篇是最大化对数后验估计函数, 而这里是最小化取了负号后对应的对数后验估计函数,实际是一样的。代码如下: 代码语言:javascript 复制 withtf.Graph().as_default(),tf.Session()assession:u,i,j,mf_auc...
return u, i, j, mf_auc, bprloss, train_op 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 29. 30. 31. 32. 33. 34. 35. 有了算法的数据流图,训练集和测试集也有了,现在我们可以训练模型求解\(W...
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