训练推荐模型：使用SVM或LR等经典推荐算法训练推荐模型

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

在许多推荐系统中，训练推荐模型是非常重要的一个环节。如何训练一个好的推荐模型至关重要。由于不同的应用场景和不同类型的数据集，推荐算法也会不断更新迭代，因此推荐系统工程师也要时刻关注推荐算法的最新进展。本文将以经典的协同过滤算法——基于用户相似性的推荐算法矩阵分解（ALS）、基于物品相似性的推荐算法SVD++以及树形结构推荐算法HATN对推荐模型进行介绍并使用scikit-learn库中的实现来训练推荐模型。

2.矩阵分解ALS

2.1 基本概念

ALS(Alternating Least Squares)算法是最早提出的用于推荐系统的协同过滤算法之一。其基本思想是通过最小化一个损失函数来学习用户与物品之间的交互模式。它包括两个阶段：模型训练和预测。在模型训练阶段，ALS算法首先随机初始化用户向量和物品向量，然后按照以下步骤迭代更新它们：

• 将所有用户向量随机初始化到非负值，同时将所有物品向量随机初始化到非零值；
• 用用户和物品历史行为数据对用户向量和物品向VECTOR做正则化处理，即用用户-物品矩阵乘积除以某些因子(如过去的行为总次数)得到新的向量；
• 使用矩阵分解方法求解得到用户-物品矩阵的近似表示USERxITEM = PQ^T。
  在模型预测阶段，ALS可以给定任意用户u及其未见过的物品集合I，输出它们的推荐列表。具体做法是：对于每个物品i∈I，计算所有已知用户与该物品交互过的用户向量：UI=PQ^T*q_i，其中q_i是第i个物品的项向量；将这些用户向量连加起来，得到最终的推荐分数：s_ui=Σui&#

本文来自互联网用户投稿，文章观点仅代表作者本人，不代表本站立场，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处。 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击【内容举报】进行投诉反馈！