推荐系统 LibMF

码农软件 · 软件分类 · 推荐引擎 · 2019-08-03 23:26:33

软件介绍

LIBMF 是在潜在空间使用两个矩阵,接近一个不完全矩阵。Matrix Factorization 主要用在协作过滤,LibMF 主要特性如下:

  • 除了潜在用户和项特性,还包括了用户偏好,项偏差和平均条件

  • LIBMF 可以在一个多核机器上并行执行

LibMF的作者是大名鼎鼎的台湾国立大学,他们在机器学习领域享有盛名,近年连续多届KDD Cup竞赛上均获得优异成绩,并曾连续多年获得冠军。台湾大学的风格非常务实,业界常用的LibSVM, Liblinear等都是他们开发的,开源代码的效率和质量都非常高

LibMF在矩阵分解的并行化方面作出了很好的贡献,针对SDG优化方法在并行计算中存在的locking problem和memory discontinuity问题,提出了一种矩阵分解的高效算法,根据计算节点的个数来划分评分矩阵block,并分配计算节点。系统介绍可以见这篇论文 (Recsys 2013的 Best paper Award)

Y. Zhuang, W.-S. Chin, Y.-C. Juan, and C.-J. Lin. A Fast Parallel SGD for Matrix Factorization in Shared Memory Systems. Proceedings of ACM Recommender Systems 2013.


本文地址:https://www.codercto.com/soft/d/11594.html

大数据时代小数据分析

大数据时代小数据分析

屈泽中 / 电子工业出版社 / 2015-7-1 / 69.00元

《大数据时代小数据分析》是一本大数据时代下进行小数据分析的入门级教材,通过数据分析的知识点,将各类分析工具进行串联和对比,例如:在进行线性规划的时候可以选择使用Excel或LINGO或Crystal Ball。工具的应用难易结合,让读者循序渐进地学习相关工具。JMP和Mintab用来分析数据,分析的结果使用Excel、LINGO、Crystal Ball来建立数据模型,最后使用Xcelsius来动......一起来看看 《大数据时代小数据分析》 这本书的介绍吧!

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