【问题标题】:Standard Collaborative Filtering vs Hybrid Light FM标准协同过滤与混合光 FM
【发布时间】:2020-07-05 03:39:59
【问题描述】:

我是推荐系统的新手,并试图了解标准协同过滤 (CF) 与 LightFM 等混合方法之间的根本区别。正如我在网上研究的那样,大多数提到混合方法的帖子都结合了 CF 和基于内容的方法。但从矩阵/数学的角度来看,LightFM 也学习了项目-用户交互嵌入,如 CF。它们有何不同?

非常感谢您。

【问题讨论】:

    标签: machine-learning collaborative-filtering recommender-systems lightfm


    【解决方案1】:

    基于 Kula 的 [论文](https://arxiv.org/pdf/1507.08439.pdf,LightFM 从 CF 矩阵分解算法开始,同时也在过程中学习用户和项目嵌入(如果有此类数据)。但是,如果没有提供用户/项目特征对于模型,它的行为将是 MF(矩阵分解)方法的行为。

    【讨论】:

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