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推荐系统库：LightFM二次开发_（4）.LightFM算法优化与调参.docx

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    LightFM算法优化与调参

    在上一节中，我们已经探讨了LightFM的基本原理和使用方法。本节将深入探讨如何对LightFM算法进行优化和调参，以提高推荐系统的性能。优化和调参是推荐系统开发中的重要环节，通过合理的参数选择和优化方法，可以显著提升推荐的准确性和效率。

    1.参数调优

    1.1超参数选择

    LightFM模型中有多个超参数需要调优，这些超参数对模型的性能有重要影响。常见的超参数包括学习率（learning_rate）、正则化项（user_alpha和item_alpha）、隐因子维度（no_components）、迭代次数（epochs

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