开发工具:
文件大小: 808kb
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上传时间: 2016-04-07
详细说明： 最新的SVDFeature工具，里面还有我自己找的几篇manual。 一个feature-based协同过滤和排序工具，由上海交大Apex实验室开发，代码质量较高。在KDD Cup 2012中获得第一名，KDD Cup 2011中获得第三名，相关论文 发表在2012的JMLR中，这足以说明它的高大上。 SVDFeature 包含一个很灵活的Matrix Factorization推荐框架，能方便的实现SVD、SVD++等方法, 是单模型推荐算法中精度最高的一种。SVDFeature代码精炼，可以用 相对较少的内存实现 较大规模的单机版矩阵分解运算。另外含有Logistic regression的model，可以很方便的用来进行ensemble。 ...展开收缩
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