Ich habe eine Frage zu ALS für Empfehlungsmotoren? Ist ALS deterministisch? Wie in, wenn Sie die gleichen Daten und die gleichen Parameter einbringen, sollten Sie immer die gleiche Ausgabe (oder ein sehr ähnliches Ergebnis) erhalten?Ist ALS deterministisch?
Die kurze Antwort sollte lauten: NEIN. Der große Teil der Matrix Factorization Algos beginnt mit einer zufälligen Initialisierung der Feature Matrix. Das Problem besteht also darin, dass Sie mehrere "lokale" Minimumwerte während mehrerer Durchläufe des Optimierungsprozesses finden konnten.
Warum ist das ein "großer" Teil? – cshin9
Einige Implementierungen verwenden eine statische Initialisierung der Startmatrix. Aber in jedem Fall benutzen sie etwas Zufall, um zu vermeiden, dass sie immer ein lokales Minimum finden –
Sie können den Startwert angeben, der vom Zufallszahlengenerator verwendet wird. In diesem Fall sind die Ergebnisse vollständig deterministisch.
Wenn Sie über Empfehlungssysteme lesen möchten, können Sie dies lesen [Recommender Systems] (http://infolab.stanford.edu/~ullman/mmds/ch9.pdf) –
Sie können mehr über ALS erfahren durch Lesen [dieses Papier] (http://www.grappa.univ-lille3.fr/~mary/cours/stats/centrale/reco/paper/MatrixFactorizationALS.pdf) –