Рекомендательная система: быстрый старт

Post on 07-Jul-2015

215 Views

Category:

Education

4 Downloads

Preview:

Click to see full reader

DESCRIPTION

Lecture for DM labs, first part. Introducing iALS and demonstrating ORYX recommender

TRANSCRIPT

Рекомендательная система: быстрый старт

Андрей Данильченко разработчик

Мы живем в эпоху рекомендательных систем!

Классификация RS

Available data

User history Content

Collaborative Content-based

Hybrid

Tags &

Metadata

Выигрывает тот, у кого больше данных…

Алгоритм

Какие данные у нас есть?

• Рейтинги (explicit feedback) ? •  Implicit feedback !

–  Знаем силу и направленность feedback-а –  Знаем, насколько этому можно верить

iALS — функционал

minx*,y*

cui (pui − xuT yi )

u,i∑

2+λ xu

u∑

2+ yi

i∑

2#

$%

&

'(

iALS — объяснение (1)

minx*,y*

cui (pui − xuT yi )

u,i∑

2+...

iALS — интуиция

Preferences User features

Item features

≈ x

# users

# it

ems

# users

# it

ems

# features

# fe

atur

es

iALS — объяснение (2)

minx*,y*

cui (pui − xuT yi )

u,i∑

2+λ xu

u∑

2+ yi

i∑

2#

$%

&

'(

Регуляризация

А как все это оптимизировать?

Alternating Least Squares

xu = Y TCuY +λI( )−1Y TCup(u)

yi = Y TCiY +λI( )−1Y TCi p(i)

X-step:

Y-step:

Alternating Least Squares — трюк

xu = Y TCuY +λI( )−1Y TCup(u)

Y TCuY =Y TY +Y T Cu − I( )Y

X-step:

Alternating Least Squares — трюк (2)

xu = Y TCuY +λI( )−1Y TCup(u)

X-step:

Au duAu = A0 + −c0 + cui( )YuTYu

i:(u,i)∈R∑

du = d0 + −c0r0 + cuirui( )Yui:(u,i)∈R∑

Oryx

Oryx — архитектура

Audioscrobbler dataset (2005)

• 148 111 пользователей • 1 631 028 исполнителей • 24 296 858 «событий»

http://www-etud.iro.umontreal.ca/~bergstrj/audioscrobbler_data.html

Давайте попробуем!

Андрей Данильченко

разработчик

apdanilchenko@yandex.ru

Удачи!

top related