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.


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尽在双11:阿里巴巴技术演进与超越

尽在双11:阿里巴巴技术演进与超越

阿里巴巴集团双11技术团队 / 电子工业出版社 / 2017-4 / 79

“双 11”,诞生于杭州,成长于阿里,风行于互联网,成就于新经济,贡献于全世界。 从 2009 年淘宝商城起,双 11 已历经八年。每年的双 11 既是当年的结束,又是走向未来的起点。技术的突破创新,商业模式的更替交互,推动着双 11 迈步向前。 《尽在双11——阿里巴巴技术演进与超越》是迄今唯一由阿里巴巴集团官方出品、全面阐述双 11 八年以来在技术和商业上演进和创新历程的书籍。内容......一起来看看 《尽在双11:阿里巴巴技术演进与超越》 这本书的介绍吧!

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