LibFM是专门用于矩阵分解的利器，尤其是其中实现了MCMC（Markov Chain Monte Carlo）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 via resyschina
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FM模型主要目标是：解决数据稀疏的情况下，特征怎样组合的问题，因此该算法主要用于组合特征等特征工程。 参考 https://blog.csdn.net/chloezhao/article/details/53462411 使用手册中文版 具体可以查看readme.pdf 进入src的libfm目录点击make all命令，在bin目录下会生成三个可执行的文件的convert* libFM*
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libFM安装 1.下载libFM源码包： 源包 2.解压压缩包libfm-1.42.src（为方便后续操作，将文件重命名为libfm） 3.在终端输入命令行：cd /Users/xxx/Desktop/libfm/，即到libfm放置的目录下，我是将源包放置在了桌面上。 4.在进入到指定目录之后，继续输入命令行：make all，即可安装成功。 （libFM具体使用指导手册：manual.pdf
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本文使用的训练数据：https://download.csdn.net/download/qq_31573519/12344779 1. 准备数据 从上述地址下载，数据格式： 1.数据介绍 User ID, item ID, category ID, behavior type, timestamp Field Explanation User ID An inte
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本节主要介绍的是libFM源码分析的第四部分——libFM的训练。 FM模型的训练是FM模型的核心的部分。 4.1、libFM中训练过程的实现 在FM模型的训练过程中，libFM源码中共提供了四种训练的方法，分别为：Stochastic Gradient Descent（SGD），Adaptive SGD（ASGD），Alternating Least Squares（ALS）和Markov Ch
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参考文献：http://blog.csdn.net/chloezhao/article/details/53462411 话说fm、ffm等为代表的算法在ctr预测方面已经是大显身手，fm、ffm的开源实现台湾国立大学，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，本篇文章也是为了介绍libfm的基本使用，libfm可以用于推荐系统，也可以在计算广告行
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原文：https://eachcloudcn.blob.core.chinacloudapi.cn/clips/XOI1W.htm libFM全称为Factorization Machine Library，是由Steffen Rendle于2010年提出的。最近由于他以libFM为队名，在KDD CUP 2012和刚刚结束的Music Hackathon中都取得了很不错的成绩，所以libFM引起
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#!/bin/bash # This is our first script. #!/bin/bash for num in 1 2 3 do for char in 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 do echo $num $char trainDT="lin"${num}"train_"${char}".txt" testDT="lin"${num}"val_
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背景与挖掘目标 随着互联网的快速发展，用户很难快速从海量信息中寻找到自己感兴趣的信息。因此诞生了：搜索引擎+推荐系统 本章节-推荐系统： 帮助用户发现其感兴趣和可能感兴趣的信息。 让网站价值信息脱颖而出，得到广大用户的认可。 提高用户对网站的忠诚度和关注度，建立稳固用户群体。 分析方法与过程 本案例的目标是对用户进行推荐，即以一定的方式将用户与物品（本次指网页）之间建立联系。 由于用户访问网站的数
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我将本章学到的内容都汇集成了一个Python类，虽然代码有些长，我还是贴在了这里： import codecs from math import sqrt users = {"Angelica": {"Blues Traveler": 3.5, "Broken Bells": 2.0, "Norah Jones": 4.5, "Phoenix": 5.0
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本章将介绍协同过滤，基本的距离算法，包括曼哈顿距离、欧几里得距离、闵科夫斯基距离、皮尔森相关系数。使用Python实现一个基本的推荐算法。 内容： 推荐系统工作原理 社会化协同过滤工作原理 如何找到相似物品 曼哈顿距离 欧几里得距离 闵可夫斯基距离 皮尔逊相关系数 余弦相似度 使用Python实现K最邻近算法 图书漂流站（BookCrossing）数据集
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Ceph 依赖 按常规来说，我们建议在较新的 Linux 发行版上部署 Ceph ；同样，要选择长期支持的版本。 Linux 内核 Ceph 内核态客户端 当前我们推荐： 4.1.4 or later 3.16.3 or later (rbd deadlock regression in 3.16.[0-2]) NOT v3.15.* (rbd deadlock regression) 3.14.
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背景与挖掘目标 随着互联网的快速发展，用户很难快速从海量信息中寻找到自己感兴趣的信息。因此诞生了：搜索引擎+推荐系统 本章节-推荐系统： 帮助用户发现其感兴趣和可能感兴趣的信息。 让网站价值信息脱颖而出，得到广大用户的认可。 提高用户对网站的忠诚度和关注度，建立稳固用户群体。 分析方法与过程 本案例的目标是对用户进行推荐，即以一定的方式将用户与物品（本次指网页）之间建立联系。 由于用户访问网站的数
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准备硬盘 Ceph 注重数据安全，就是说， Ceph 客户端收到数据已写入存储器的通知时，数据确实已写入硬盘。使用较老的内核（版本小于 2.6.33 ）时，如果日志在原始硬盘上，就要禁用写缓存；较新的内核没问题。 用 hdparm 禁用硬盘的写缓冲功能。 sudo hdparm -W 0 /dev/hda 0 在生产环境，我们建议操作系统和 Ceph OSD 守护进程数据分别放到不同的硬盘。如果必