推荐系统之LFM隐语义模型个人总结

一、基本原理 1、LFM模型实在推荐系统中非常常用的模型，它的核心思想就是通过隐形特征（latent factor）联系用户的兴趣和特征。在原理中隐形特征数量K是人为经验制定，该参数对推荐效果影响较大，是LFM重要参数之一。 2、如果要根据用户兴趣对物品分类，那么主要解决的问题包括： 如何对物品进行分类； 如何确定用户对哪些物品感兴趣，即计算出用户对某个物品的兴趣度； 在某一已经分好的类中，如体育

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