recommendation-engine - LightFM : Weights and Sample Weights

Question

我希望深入了解 LightFM 实现的以下权重:

样本权重

什么是sample_weights在 fit方法？我读到它们是为了模拟时间衰减，但这究竟是如何工作的？解释这一点的示例或文章将非常有帮助。

交互矩阵

现在，如果我与不同的用户交互 content_type即 text , video当我们提出建议时，我们不想真正区分它们？

我是否必须为每种媒体类型制作单独的模型？如果我创建一个模型，如果 text 的交互作用是否有所不同？是一个 bool 值，如 1.0/0.0 表示点击，如果 video 的交互在 percentage_video_completed例如如果用户看到 15 秒视频中的 10 秒，我可以将权重指定为 0.667 吗？

Answer 1

样本权重

您可以使用 sample_weights权衡任何一个观察的重要性，以同样的方式你可以通过 sample_weight到 sklearn classifier .

大于 1 的权重将为该观察提供额外的权重；小于 1 的权重将使其对模型的重要性降低。

这是通过按权重缩放该观察的学习率来实现的。

互动

您不必创建单独的模型:这两种类型的交互可以愉快地嵌入到同一个模型中。

在 LightFM 模型中，交互矩阵中的数据是二进制的。您应该使用样本权重来表达您对给定交互为正的置信度。这可以是电影的观看百分比:但是，请注意，如果观看百分比通常低于 1.0，您的模型将更加重视文本交互。