【文章推荐】论文笔记-Item2Vec- Neural Item Embedding for Collaborative Filtering

原文：论文笔记-Item2Vec- Neural Item Embedding for Collaborative Filtering

将word vec思想拓展到序列item的 vec方法并运用到推荐系统中，实质上可以认为是一种cf 在word vec中，doc中的word是具有序列关系的，优化目标类似在max对数似然函数应用在item vec上，可以有两种看待方式：如果item是强时序关系的，那么对某一次序列中的item，可以看成doc中的word，对其进行word vec 如果item是set based，不用考虑时序， ...

2017-12-23 16:29 0 2455 推荐指数：

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DNN论文分享 - Item2vec: Neural Item Embedding for Collaborative Filtering

前置点评：这篇文章比较朴素，创新性不高，基本是参照了google的word2vec方法，应用到推荐场景的i2i相似度计算中，但实际效果看还有有提升的。主要做法是把item视为word，用户的行为序列视为一个集合，item间的共现为正样本，并按照item的频率分布进行负样本采样，缺点是相似度的计算 ...

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阅读笔记：Item-based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms

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