关于LFM和itemcf对比问题,谢谢

来源:2-2 LFM算法的理论基础与公式推导

慕虎5084663

2019-03-14

老师您好,有如下几个问题,谢谢:
(1)看了您给别的同学回复,明确的说了usercf在0-1系统初期使用,中后期在user量级大于item时,会使用itemcf。但还是不太清楚LFM会在什么场景下使用?
(2)关于LFM和itemcf,从推荐召回的效果这个维度有可比较性吗?
(3)在电商中,在不同场景下都有推荐,比如首页、商详页。商详页的推荐,是在用户的购买目的性较明确情况下的推荐;而首页的推荐,用户偏逛、购物目的不那么明确,在这种场景下的推荐。这些场景维度,可以作为LFM和itemcf选择的考量点吗?或者,在商详推荐和首页推荐,一般会选用不同的召回算法吗?如果会,一般都各使用什么召回算法?
(4)LFM是根据一段时间的点展矩阵得到的user的item的隐向量,根据这些隐向量得到的用户的toplike,可以认为是用户的一些长期偏好吗?而itemcf可以对用户的即时偏好,给予响应?

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1回答

David

2019-03-14

(1)LFM得到用户的向量和item的向量,所以既可以完成user-to-item的推荐,也可以完成item-to-item的推荐。所以都可以。

(2)cf更多依赖共现,LFM是基于用户的点击展示矩阵,借助监督学习学出隐向量。课程里说过,多路召回能够丰富召回的维度。

(3)召回都是多路召回,然后在排序model上可能目标不同,一个可能是点击率model,另一个可能是转化率model。

(4)LFM既可user-to-item 长期偏好,也可以item-to-item短期偏好。 谢谢如果课程对您有帮助请给课程一个评价。

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慕虎5084663
您说,LFM既可user-to-item 长期偏好,也可以item-to-item短期偏好。是通过时间窗口来控制的么?比如半年生成的矩阵,就是长期偏好;近几天生成的矩阵,就是短期偏好?
2019-03-14
共3条回复

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