阅读笔记：Item-based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms
概要： 推荐系统通过信息获取技术解决在线的个人的消息、产品或者服务的推荐问题。这些系统，特别是基于k临近协同过滤算法，在网络上取得了广泛的成功。可用信息和访问人数的巨大增加成了推荐系统一个难题。基于商 ...
原文：论文阅读 - Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms
本文是我在阅读推荐系统经典论文 Item Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms 时候记录的笔记。 协同过滤算法 协同过滤算法 collaborative filtering algorithm, CF 基于当前用户先前的行为 评分 购买记录等 ，以及与该用户相似的用户的行为，来给当前用户推荐其可能喜欢的物品 item ，或者 ...
2019-09-17 16:08 0 430 推荐指数：
相关推荐
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 ...
论文笔记-Item2Vec- Neural Item Embedding for Collaborative Filtering
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 ...
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 ...
《Learning to warm up cold Item Embeddings for Cold-start Recommendation with Meta Scaling and Shifting Networks》论文阅读
《Learning to warm up cold Item Embeddings for Cold-start Recommendation with Meta Scaling and Shifting Networks》论文阅读 (i)问题背景： 工业界的推荐系统/广告系统现在都会 ...
【RS】：论文《Neural Collaborative Filtering》的思路及模型框架
【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）：将稀疏表示映射为稠密向量（？？如何映射） 所获得的用户（项目）的嵌入（就是一个稠密向量 ...
论文笔记：Neural Graph Collaborative Filtering（SIGIR 2019）
。于是，提出了一个新的推荐框架Neural Graph Collaborative Filtering ( ...
协同过滤user-based CF算法与item-based CF算法对比
User-based就是把与你有相同爱好的用户所喜欢的物品(并且你还没有评过分)推荐给你： Item-based则与之相反，把和你之前喜欢的物品近似的物品推荐给你： 原文：https://blog.csdn.net/zyj_2012/article/details ...