Рекомендательная система: быстрый старт
•
0 likes•663 views
Lecture for DM labs, first part. Introducing iALS and demonstrating ORYX recommender
Рекомендательная система: быстрый старт
- 3. Мы живем в эпоху рекомендательных систем!
- 4. Классификация RS Available data User history Content Collaborative Content-based Hybrid Tags & Metadata
- 5. Выигрывает тот, у кого больше данных…
- 6. Алгоритм
- 7. Какие данные у нас есть? • Рейтинги (explicit feedback) ? • Implicit feedback ! – Знаем силу и направленность feedback-а – Знаем, насколько этому можно верить
- 8. iALS — функционал min x*,y* cui (pui − xu T yi ) u,i ∑ 2 + λ xu u ∑ 2 + yi i ∑ 2# $ % & ' (
- 9. iALS — объяснение (1) min x*,y* cui (pui − xu T yi ) u,i ∑ 2 +...
- 10. iALS — интуиция Preferences User features Item features ≈ x # users #items # users #items # features #features
- 11. iALS — объяснение (2) min x*,y* cui (pui − xu T yi ) u,i ∑ 2 + λ xu u ∑ 2 + yi i ∑ 2# $ % & ' ( Регуляризация
- 12. А как все это оптимизировать?
- 13. Alternating Least Squares xu = YT Cu Y + λI( ) −1 YT Cu p(u) yi = YT Ci Y + λI( ) −1 YT Ci p(i) X-step: Y-step:
- 14. Alternating Least Squares — трюк xu = YT Cu Y + λI( ) −1 YT Cu p(u) YT Cu Y =YT Y +YT Cu − I( )Y X-step:
- 15. Alternating Least Squares — трюк (2) xu = YT Cu Y + λI( ) −1 YT Cu p(u) X-step: Au du Au = A0 + −c0 +cui( )Yu T Yu i:(u,i)∈R ∑ du = d0 + −c0r0 +cuirui( )Yu i:(u,i)∈R ∑
- 16. Oryx
- 18. Audioscrobbler dataset (2005) • 148 111 пользователей • 1 631 028 исполнителей • 24 296 858 «событий» http://www-etud.iro.umontreal.ca/~bergstrj/audioscrobbler_data.html