大数据技术系列课程 推荐系统及应用教程 第5章 基于隐反馈的协同过滤推荐模型 共40页.pptx

【课程大纲】 第1章 推荐系统概述 共28页 第2章 推荐系统中的CTR过程 共57页 第3章 推荐系统基础算法 共23页 第4章 基于物品相似度的个性化推荐算法 共109页 第5章 基于隐反馈的协同过滤推荐模型 共40页 第6章 推荐系统综合案例 共17页 第7章 推荐系统前沿研究介绍 共42页 【推荐系统概述】 推荐系统是一种利用用户的历史行为和兴趣偏好，预测用户可能感兴趣的信息或产品的技术。它通过分析用户的行为数据，如购买记录、浏览历史、评分等，为用户提供个性化的推荐。推荐系统通常包括两种类型：基于内容的推荐和协同过滤推荐。基于内容的推荐主要依据用户过去喜欢的项目内容特性，推荐相似内容的项目；而协同过滤则是本文重点讨论的，它主要基于用户之间的相似性和物品之间的相似性进行推荐。 【隐反馈与协同过滤】 协同过滤分为显式反馈和隐式反馈。显式反馈是用户明确给出的评价，如评分，直接反映了用户对物品的喜好程度。而隐式反馈则是用户的间接行为，如点击、购买、观看等，这些行为不能直接表明用户是否喜欢某个物品，但能反映出用户的兴趣倾向。由于隐式反馈更易获取且规模大，它在实际推荐系统中更为常见。 【WR-MF模型】 WR-MF（Weighted Regularized Matrix Factorization）是针对隐式反馈数据的协同过滤模型。它引入了用户喜好程度和置信度的概念，解决了隐反馈中正负样本的建模问题。WR-MF模型将用户-物品交互矩阵Y表示为一个二值矩阵，其中1代表用户选择了物品，0代表未选择。模型通过分解矩阵，找到用户和物品的潜在特征向量，然后通过预测用户对未交互物品的喜好程度来进行推荐。 【模型结构】 WR-MF模型结构主要包括用户特征向量矩阵和物品特征向量矩阵。每个用户对应一行特征向量，每个物品对应一列特征向量。通过这两组向量，模型可以估计用户对未评分物品的喜好程度和置信度，从而实现推荐。 【优化算法】 为了处理大规模稀疏数据，WR-MF模型采用了交替最小二乘法（ALS）进行优化，具有线性时间复杂度，适合处理大型数据集。Apache Mahout和Spark框架都支持ALS算法，并提供了并行计算能力，方便在工业级推荐系统中部署实施。 【模型应用】 WR-MF模型因其良好的预测性能和快速的收敛速度，在实际推荐系统中广泛应用，特别是在电商、视频网站等领域。通过集成到大数据处理平台如Hadoop，可以构建高效、可扩展的推荐系统，满足海量用户的需求。 推荐系统中的WR-MF模型是处理隐式反馈数据的一种重要方法，通过矩阵分解技术捕捉用户和物品的潜在关系，提高推荐的准确性和用户体验。随着大数据技术的发展，这类模型将持续优化，为个性化推荐提供更强大的技术支持。