在推荐系统中，DPP算法能够更精准地捕捉用户兴趣，提供更符合个人口味的推荐结果。相比之下，其他推荐算法往往推送单一类型的内容，例如只推荐蛋糕，这种单一化的策略容易让用户因缺乏其他感兴趣的内容而流失。然而，DPP算法则能够通过平衡相关性和多样性，解决推荐单一化的问题，让用户体验到更多元化的推荐内容，从而避免用户因内容
DPP(Determinantal Point Process)行列式点过程,是一种性能较高的概率模型。其将复杂的概率计算转换成简单的行列式计算,通过核矩阵(kernel matrix)的行列式计算每一个子集的概率。该概率可以理解为用户对推荐列表满意的概率,受到相关性与多样性两个因素的影响。具体地,对于给定的集合 Z={1,2,...,M} ,一个DPP P...
【推荐系统】行列式点过程(DPP)算法推导 技术标签: 推荐系统一、背景 推荐系统主要解决用户和物品之间的相关性,以及推荐列表的多样性。相关性主要通过用户兴趣和物品之间的匹配程度来衡量,希望把用户感兴趣的物品推荐给用户,可以通过CTR预估模型来构建。多样性的衡量没有那么直观,一种方法是计算不同Item之间的cosin值,...
1. 将矩阵中的每列看做向量,行列式的物理意义是所有向量张成高维多面体的体积 2. DPP方法的结论中,相关性和多样性之间存在系数,恰好允许我们调节二者比重 本篇是【从零单排推荐系统】系列的第41讲。在求解多样性问题上,有一个很优美的全局解法,叫做“行列式点过程”(Determinantal Point Process[1],DPP)。这个方法...
本文将按照构造多样性的设计逻辑切入,依次介绍 BGS / MMR / DPP / MGS 多样性方法。 多样性(diversity)衡量的是推荐给用户的物件之间的不同程度。 举例而言,假设推荐列表仅仅按照相关性(relevance)进行推荐,给用户推荐了一系列影视作品,如「还珠格格」「情深深雨濛濛」「致青春」等相关度很高的作品。但是,如果该...
并且在此算法基础上引入相关性和多样性的trade-off,来进一步贴合实际推荐系统,从而优化推荐多样性和效果。 DPP 行列式点过程(DPP: determinantal point process),是一个概率模型,这里对其数学语言的概念不做描述。 具体去理解DPP的定义,当我们从一个集合Z中选出一个子集Y,那么选取该子集Y的概率正比与一个矩阵L_y...