行列式点过程 ( Determinantal Point Process , DPP ) 是一种性能较高的概率模型。DPP 将复杂的概率计算转换成简单的行列式计算,并通过核矩阵的行列式计算每一个子集的概率。DPP 不仅减少了计算量,而且提高了运行效率,在图片分割、文本摘要和商品推荐系统中均具有较成功的应用。
DPP 通过最大后验概率估计,找到商品集中相关性和多样性最大的子集,从而作为推荐给用户的商品集。
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