我們描述一個(gè)人的喜好一般是在一個(gè)低維空間來(lái)說(shuō)的，比如：小明喜歡看武俠小說(shuō)，聽(tīng)搖滾等等。而不需要一一去列出具體的小說(shuō)名字或者是歌曲名字。隱語(yǔ)義模型就是根據(jù)用戶對(duì)物品的偏好信息，得到用戶的興趣偏好，繼而將該類興趣對(duì)應(yīng)的物品推薦給當(dāng)前用戶。
基于隱語(yǔ)義模型的推薦:
- 不需要關(guān)心分類的角度，基于用戶行為統(tǒng)計(jì)自動(dòng)聚類
- 不需要關(guān)心分類的粒度，基于LFM最終設(shè)置的分類數(shù)來(lái)控制
- 對(duì)于每一個(gè)item，并不是明確劃分到某一類，而是計(jì)算其屬于每一類的概率，是一種標(biāo)準(zhǔn)的軟分類
- 對(duì)于每一個(gè)user，可以得到他對(duì)于每一類的興趣度
- 對(duì)于每一個(gè)class，可以得到其中每個(gè)item的權(quán)重，權(quán)重越大的代表性越強(qiáng)
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引用：
https://blog.csdn.net/weixin_41636030/article/details/89298395
https://zhuanlan.zhihu.com/p/76676499
https://zhuanlan.zhihu.com/p/44043340
https://www.cnblogs.com/peizhe123/p/5113272.html
