Neural Collaborative Filtering 神经网络协同过滤
论文的翻译：https://www.cnblogs.com/HolyShine/p/6728999.html 一、MF协同过滤的局限性 The innerproduct, which simply combines the multiplication of latent features ...
原文：【翻译】Neural Collaborative Filtering--神经协同过滤
说明 本文翻译自新加坡国立大学何向南博士 et al.发布在 World Wide Web 上的一篇论文 Neural Collaborative Filtering 。本人英语水平一般 学术知识匮乏 语文水平拙劣，翻译权当进一步理解论文和提高专业英语水平，translate不到key point还请见谅。 何博士的主页：http: www.comp.nus.edu.sg xiangnan 本文 ...
2017-04-22 11:44 22 21878 推荐指数：
相关推荐
协同过滤 Collaborative Filtering
协同过滤 collaborative filtering 人以类聚，物以群分 相似度 1. Jaccard 相似度 定义为两个集合的交并比： Jaccard 距离，定义为 1 - J(A, B)，衡量两个集合的区分度： 为什么 Jaccard 不适合协同过滤？—— 只 ...
Collaborative Filtering(协同过滤)算法详解
基本思想 基于用户的协同过滤算法是通过用户的历史行为数据发现用户对商品或内容的喜欢(如商品购买，收藏，内容评论或分享)，并对这些喜好进行度量和打分。根据不同用户对相同商品或内容的态度和偏好程度计算用户之间的关系。在有相同喜好的用户间进行商品推荐。简单的说就是如果A,B两个用户都购买 ...
Spark 2.2.0 文档中文版 Collaborative Filtering 协同过滤 JAVA推荐系统
协同过滤常用于推荐系统，这项技术旨在填补 丢失的user-item关联矩阵 的条目，spark.ml目前支持基于模型的协同过滤（用一些丢失条目的潜在因素在描述用户和产品）。spark.ml使用ALS（交替最小二乘法）去学习这些潜在因素。在spark.ml中的实现有以下参数 ...
推荐系统(recommender systems):预测电影评分--构造推荐系统的一种方法：协同过滤(collaborative filtering )
协同过滤(collaborative filtering )能自行学习所要使用的特征 如我们有某一个数据集，我们并不知道特征的值是多少，我们有一些用户对电影的评分，但是我们并不知道每部电影的特征（即每部电影到底有多少浪漫成份，有多少动作成份） 假设我们通过采访用户得到每个用户的喜好，如上图 ...
论文笔记 : NCF( Neural Collaborative Filtering)
ABSTRACT 主要点为用MLP来替换传统CF算法中的内积操作来表示用户和物品之间的交互关系. INTRODUCTION NeuCF设计了一个基于神经网络结构的CF模型.文章使用的数据为隐式数据,想较于显性数据,implicit feedback更容易获取但比较难处理.文章的主要 ...
协同过滤算法
协同过滤算法原理 一、协同过滤算法的原理及实现 二、基于物品的协同过滤算法详解 一、协同过滤算法的原理及实现 协同过滤推荐算法是诞生最早，并且较为著名的推荐算法。主要的功能是预测和推荐。算法通过对用户历史行为数据的挖掘发现用户的偏好，基于不同的偏好对用户 ...
基于物品的协同过滤(一)
基于物品的协同过滤算法ItemCF 基于item的协同过滤，通过用户对不同item的评分来评测item之间的相似性，基于item之间的相似性做出推荐。简单来讲就是：给用户推荐和他之前喜欢的物品相似的物品。 用例说明： 注：基于物品的协同过滤算法，是目前商用最广泛的推荐算法。 刚开始看这 ...