作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
LightFM
LightFM 是由 Yelp 开发的一款开源推荐系统框架，可以轻松实现大规模矩阵分解。该项目基于 TensorFlow 和 Keras 框架，可以快速、高效地处理大型矩阵。它具有以下特点:
- 提供了一种简单的方法来训练矩阵分解模型，即通过定义项间的交互矩阵和用户和项特征向量来学习因子分解，并将其应用于推荐系统任务。
- 使用稀疏矩阵表示交互数据，可以有效地处理大型数据集，并减少内存需求和计算时间。
- 通过优化器优化损失函数，并且可以通过不同的交叉熵损失函数或比例不平衡权重损失函数来调整模型效果。
此外，LightFM 提供了许多选项来控制推荐模型的参数，包括学习速率、正则化参数、隐性组件大小等。这些选项可用于控制模型的性能，并提升推荐精度和鲁棒性。
数据集介绍
在本文中，我们采用 Movielens-1M 数据集进行研究。该数据集包含 1,000,209 个用户对 3,706 部电影的评级记录。数据集的格式为 user_id item_id rating，分别代表用户 ID、电影 ID 和用户对电影的评分。
数据划分
将数据集划分成训练集（10%）、验证集（10%）和测试集（80%），其中训练集用于模型训练，验证集用于调参选择，测试集用于最终模型的评估。