隐语义分析,以LFM为例
隐语义分析,以LFM为例:
一个比较好的图:
对于一个给定的用户行为数据集(数据集包含的是所有的user, 所有的item,以及每个user有过行为的item列表),使用LFM对其建模后,我们可以得到如下图所示的模型:(假设数据集中有3个user, 4个item, LFM建模的分类数为4)
R矩阵是user-item矩阵,矩阵值Rij表示的是user i 对item j的兴趣度,这正是我们要求的值。对于一个user来说,当计算出他对所有item的兴趣度后,就可以进行排序并作出推荐。LFM算法从数据集中抽取出若干主题,作为user和item之间连接的桥梁,将R矩阵表示为P矩阵和Q矩阵相乘。其中P矩阵是user-class矩阵,矩阵值Pij表示的是user i对class j的兴趣度;Q矩阵式class-item矩阵,矩阵值Qij表示的是item j在class i中的权重,权重越高越能作为该类的代表。