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 ...
很久没看推荐系统相关的论文了,最近发现一篇 年的论文,感觉不错。 原始论文https: arxiv.org pdf . .pdf 网上有翻译了https: www.cnblogs.com HolyShine p .html git项目https: github.com hexiangnan neural collaborative filtering 项目的主题框架如下: 代码是使用keras来实 ...
2018-04-30 21:36 0 4939 推荐指数:
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 ...
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 ...
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 ...
【论文的思路】 NCF 框架如上: 1、输入层:首先将输入的user、item表示为二值化的稀疏向量(用one-hot encoding) 2、嵌入层(embedding) ...
。于是,提出了一个新的推荐框架Neural Graph Collaborative Filtering ( ...
【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》(2017)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 ...
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 ...
将word2vec思想拓展到序列item的2vec方法并运用到推荐系统中,实质上可以认为是一种cf 在word2vec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item2vec上,可以有两种看待方式: (1)如果item是强时序关系 ...