文件名称:
ctpfrec:使用“基于泊松分解的基于内容的建议”的Python实现，并带有一些扩展-源码
开发工具:
文件大小: 61kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-07
详细说明：协作主题泊松分解
用于基于概率的泊松分解的基于内容的建议中描述的概率矩阵分解算法的Python实现（Gopalan，PK，Charlin，L. and Blei，D.，2014） 。
这是一个针对推荐系统的统计模型，该系统具有隐含数据，该隐含数据由用户与项目的互动次数（例如，每个用户对不同产品的点击次数）加上项目的词袋表示组成。 该模型使用均值场变分推断进行拟合。 也可以使模型适合用户的附带信息，该信息包括对不同属性的计数（与项目的词袋相同的格式）。
由于它获取有关物品的辅助信息，因此具有能够推荐物品而无需任何评分/点击/播放/等的优点。 如果用用户端信息扩展它，也可以提出冷启动建议，尽管这样做的速度并不好。
支持并行化，优化过程的不同停止标准，并添加用户/项目而无需完全重新拟合模型。 瓶颈计算以快速的Cython代码编写。
有关用于显式反馈数据的类似程序包，另请参阅 。
有关没
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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