LightFM:权重和样本权重

Question

我希望了解以下方面的LightFM实现的权重：

样本权重

• sample_weights在fit方法中是什么？我读到它们是用来模拟时间衰减的，但它到底是如何工作的呢？举例或一篇文章解释这一点将是非常有帮助的。

交互作用矩阵

• 现在，如果我与不同的content_type(即text、video )进行用户交互，并且我们在提出推荐时不想真正区分它们？
  • 我必须为每一种媒体类型分别制作模型吗？如果我创建了一个模型，如果text的交互是一个布尔值，比如单击为1.0/0.0，而video的交互为percentage_video_completed，这会有什么区别吗?例如，如果用户在15秒的视频中看到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来权衡任何一个观察的重要性，就像您可以将sample_weight传递给分类器一样。

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。

这是通过按其权重缩放观察的学习率来实现的。

交互作用

您不必创建单独的模型:这两种类型的交互可以很高兴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。你应该使用样本权重来表达你对给定的交互是积极的信心。这可以是电影的观看百分比:但是，要注意，如果百分比观看率通常低于1.0，那么您的模型将更加重视文本交互。