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atfm_bpr:贝叶斯个性化排序模型,具有从属性到特征的映射以进行冷启动推荐
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2021-04-29
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具有特征到特征映射的BPR模型 这是纸上的简单实现。 Zeno Gantner,Lucas Drumond,Christoph Freudenthaler,Steffen Rendle,Lars Schmidt-Thieme。 ICDM2010。它可以应用于推荐系统中的冷启动情况。 详细地,贝叶斯个性化排名(BPR)模型是用于项目推荐的矩阵分解模型。 但是,当新项目没有评级信息(即冷启动)时,最好使用私有信息(即属性)来推断项目的可能评级,或推断基础BPR模型的特征,以便更好地预测新项目项目。 本文提供了四个简单的映射函数(以及作为基线的随机预测),这使得使用基础BPR模型在冷启动情况下进行预测成为可能。 请参阅本文以获取更多详细信息。 BPR模型的代码已在进行了修改和完善。 非常感谢gamboviol。
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atfm_bpr-master.zip (9个子文件)
atfm_bpr-master
.gitignore 30B
README.md 1KB
feedback_data.example 2KB
dataparser.py 631B
mapper.py 14KB
main.py 2KB
bpr.py 8KB
data_splitter.py 1KB
attribute_data.example 2KB
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靚兔
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