随机梯度下降 socialmf

[murdonson]

我觉得按照论文公式应该是下面注释的 但是 你的更好 为啥呢？

[Coder-Yu]

应该是注释的那句，可能是我们组的同学编写的时候漏掉了正则项，我修复一下。效果可能有随机性在里面吧，另外一方面也跟正则项的系数有关，你调小一下系数可能会好些。感谢发现了问题

[Coder-Yu]

你可以再其它社会化推荐的数据集上实验一下，filmtrust这个数据集比较小。相关数据集我已经整理到项目主页上

[murdonson]

其实 严格按照论文的公式 你们的好像不对 虽然论文的公式我也不知道怎么求导出来 我只会求导成你们的公式。。。。。

而且按照你们的写法 socialmf不用logistic函数 而是把分数归一化 filmtrust ciao数据集信任值都是1 我感觉你们的socialmf 就和 soreg里面的average-based方法是一样的 对不(｀・ω・´)

[Coder-Yu]

并不是，logistic函数在他论文里就是起个归一化的作用（论文里也有说明），我们为了加速算法运行，去掉了这一步。然后你按随机梯度下降重写他的目标函数，相当于去掉了所有sigma符号，再求导就是我们代码实现中这样了。我个人认为logistic函数用在这里除了让公式更复杂，实际计算量更大，没有什么积极作用。所以我在实现的时候都采用的最大最小值归一化。RecQ里面所有的算法都是基于随机梯度下降实现的。

[murdonson]

上面划红线公式 后面减兰不大t那一项不知道怎么求导出来。。。。明明是Tu v 为啥变成了Tv u 求答疑ʘᴗʘ

[Coder-Yu]

最后那项是因为u如果也关注了其它用户，那么它也变成了对应的Uv，所以求导成了这样。你用SGD求导，就没有最后那项。你把优化函数里面最后一项拆开成Uu(.....)^2+ Sigma(uer!=Uu)(......)^2就明白了，Uu可能出现在后面这一部分里面。

[murdonson]

弄懂了 撒花✿✿ヽ(°▽°)ノ✿

[Coder-Yu]

就是这样的。欢迎各种提问与建议，有时间我都会回复的