LightFM：重量和样品重量

Question

我希望了解以下有关LightFM实施的权重：

样本权重

• sample_weights方法中的fit是什么？我读到它们是为了模拟时间衰减，但它是如何工作的呢？示例或解释这一点的文章将非常有用。

交互矩阵

• 现在，如果我与不同的content_type进行用户互动，即text，video，我们在推荐时并不想真正区分它们？
  • 我是否必须为每种媒体类型制作单独的模型？如果我创建了一个模型，那么text的互动是否为点击的1.0 / 0.0布尔值，以及video的互动是否在percentage_video_completed，例如，它是否有所不同？如果用户在15秒视频中看到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衡量任何一项观察的重要性，就像您将sample_weight传递给一个sklearn classifier一样。

大于1的重量会给观察带来额外的重量;小于1的权重会使模型不那么重要。

这可以通过按重量来缩放观察的学习率来实现。

相互作用

您不必创建单独的模型：可以愉快地将两种类型的交互嵌入到同一模型中。

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是积极的信心。这可以是观看电影的百分比：但是，请注意，如果观看的百分比通常低于1.0，则您的模型将更加重视文本交互。