LightFM alqoritmi necə işləyir?

LightFM — bu hibrid tövsiyə sistemləri alqoritmidir və kollaborativ filtrələmə və məzmun əsaslı metodları birləşdirir. O, istifadəçilər və obyektlər üçün təmsil etmələri öyrənmək üçün matris faktorizasiyasından istifadə edir və həm qarşılıqlı əlaqələri (məsələn, baxışlar, alışlar), həm də istifadəçilər və elementlər haqqında əlavə xüsusiyyətləri (xüsusiyyətlər) nəzərə alır.

LightFM-in əsas nöqtələri:

• Giriş məlumatları: qarşılıqlı əlaqələr matrisası (istifadəçi — obyekt) və istifadəçilər və obyektlər üçün seçimli xüsusiyyətlər.
• Model itki funksiyasını minimallaşdırmaq üçün öyrədilir, bu funksiya reytinqlərə əsaslana bilər (məsələn, WARP) və ya reqressiya.
• Nəticədə, istifadəçilər və obyektlər üçün qarşılıqlı əlaqə ehtimalını proqnozlaşdırmaq üçün istifadə edilə bilən xüsusiyyət vektorları əldə edilir.

Python-da istifadə nümunəsi:

from lightfm import LightFM
from lightfm.datasets import fetch_movielens

data = fetch_movielens(min_rating=4.0)

model = LightFM(loss='warp')
model.fit(data['train'], epochs=30, num_threads=2)

# İstifadəçi 3-ün film 10 ilə maraqlanma ehtimalını proqnozlaşdırmaq
score = model.predict(3, 10)

Beləliklə, LightFM həm qarşılıqlı əlaqələr, həm də əlavə metadatalar olan tövsiyə sistemləri üçün uyğundur.