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 ...

继上一篇：Memory Network 1. 摘要 引入了一个神经网络，在一个可能很大的外部记忆上建立了一个recurrent attention模型。 该体系结构是记忆网络的一种形式，但与该工作中的模型不同，它是端到端培训的，因此在培训期间需要的监督明显更少，这使得它更适合实际 ...

自剪枝神经网络 Simple RNN从理论上来看，具有全局记忆能力，因为T时刻，递归隐层一定记录着时序为1的状态 但由于Gradient Vanish问题，T时刻向前反向传播的Gradient在T-10时刻可能就衰减为0。 从Long-Term退化至Short-Term。 尽管ReLU能够 ...

　　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 ...

1 集体智慧和协同过滤 1.1 什么是集体智慧（社会计算）？ 　　集体智慧 (Collective Intelligence) 并不是 Web2.0 时代特有的，只是在 Web2.0 时代，大家在 Web 应用中利用集体智慧构建更加有趣的应用或者得到更好的用户体验。集体 ...

目录 推荐系统（Recommender systems） 1.预测电影评分 2.协同过滤(collaborative filtering) 具体算法实现 3.协同过滤算法的向量化实现 推荐 ...

一、摘要： 本文模型 LRML（潜在相关度量学习）是一种新的度量学习方法的推荐。【旨在学习用户和项目之间的相关关系，而不是简单的用户和项目之间的push和pull关系，push和pull主要针对LMNN算法】 为了做到这一点，本文采用了一个增强的存储器模块，并通过这些记忆块来构建用户和项目潜在 ...

前言 随着电子商务的发展，网络购物成为一种趋势，当你打开某个购物网站比如淘宝、京东的时候，会看到很多给你推荐的产品，你是否觉得这些推荐的产品都是你似曾相识或者正好需要的呢。这个就是现在电子商务里面的推荐系统，向客户提供商品建议和信息，模拟销售人员完成导购的过程 ...