SVDFeature推荐系统
SVDFeature 是基于协作过滤和排序的工具包,包含一个很灵活的Matrix Factorization推荐框架,能方便的实现SVD、SVD++等方法, 是单模型推荐算法中精度最高的一种。SVDFeature代码精炼,可以用相对较少的内存实现较大规模的单机版矩阵分解运算。
另外含有Logistic regression的model,可以很方便的用来进行ensemble运算。
此款系统是由上海交大的同学开发(开发语言C++),代码严谨、质量高。
介绍 via resyschina
评论
LibMF推荐系统
LIBMF是在潜在空间使用两个矩阵,接近一个不完全矩阵。MatrixFactorization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LIBM
LibMF推荐系统
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LibFM推荐系统
LibFM是专门用于矩阵分解的利器,尤其是其中实现了MCMC(MarkovChainMonteCarlo)优化算法,比常见的SGD(随即梯度下降)优化方法精度要高(当然也会慢一些)介绍viaresys
LibFM推荐系统
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CofiRank推荐系统
CofiRank或者说是cofi,是协作过滤解决方案,会根据用户或者其他用户的评级去预测用户的喜好。这个方案是基于MatrixFactorization,可以用多个方式去扩展:Cofi使用先进的优化技
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