隐语义模型 VS 协同过滤

隐语义模型 从数据出发，进行个性化推荐 用户和数据之间有着隐含的联系 隐含因子让计算机能理解就好 将用户和物品通过中介隐含因子联系起来 分解-组合 F隐藏因子 隐语义模型求解 梯度下降方向 迭代求解 隐语义模型负样本选择 对每个用户，要保证正负样本的平衡（数目相似） 选取那些很热门，而用户却没有行为的物品 对于用户-物品集K({u,i}) 其中如果(u,i)是正样本，则 rui = 1 , 负样本

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