ALS算法实现用户音乐打分预测

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ALS算法实现用户音乐打分预测

傲海 2019-08-26 14:12:54 浏览2874
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很多人在决定是否看一部电影之前都会去豆瓣看下评分作为参考,看完电影也会给一个自己的分数。每个人对每个商品或者电影或是音乐都有一个心理的分数,这个分数标明用户是否对这个内容满意。作为内容的提供方,如果可以预测出每个用户对于内容的心理分数,就能更好的理解用户,并给用户提供好的内容推荐。今天就介绍下如何通过ALS矩阵分解算法实现用户对于音乐或者电影的评分预测。

ALS算法介绍

ALS算法是基于模型的推荐算法,基本思想是对稀疏矩阵进行模型分解,评估出缺失项的值,以此来得到一个基本的训练模型。然后依照此模型可以针对新的用户和物品数据进行评估。ALS是采用交替的最小二乘法来算出缺失项的,交替的最小二乘法是在最小二乘法的基础上发展而来的。

从协同过滤的分类来说,ALS算法属于User-Item CF,也叫做混合CF,它同时考虑了User和Item两个

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