原文:Neural Collaborative Filtering 神经网络协同过滤

论文的翻译:https: www.cnblogs.com HolyShine p .html 一 MF协同过滤的局限性 The innerproduct, which simply combines the multiplication of latent features linearly, may not be sufficient to capture the com plex struct ...

2020-08-25 15:17 0 738 推荐指数:

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【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》(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 ...

Sat Apr 22 19:44:00 CST 2017 22 21878
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 ...

Sun Sep 22 21:12:00 CST 2019 0 336
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 ...

Sat Apr 07 05:41:00 CST 2018 6 13873
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 ...

Thu Jul 20 00:30:00 CST 2017 0 2192
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 ...

Tue Sep 19 04:14:00 CST 2017 0 2166
神经网络(Neural Network)

1 引言 机器学习(Machine Learning)有很多经典的算法,其中基于深度神经网络的深度学习算法目前最受追捧,主要是因为其因为击败李世石的阿尔法狗所用到的算法实际上就是基于神经网络的深度学习算法。本文先介绍基本的神经元,然后简单的感知机,扩展到多层神经网络,多层前馈 ...

Sun Jul 21 19:36:00 CST 2019 0 1540
神经网络(Neural Network)

一、激活函数 激活函数也称为响应函数,用于处理神经元的输出,理想的激活函数如阶跃函数,Sigmoid函数也常常作为激活函数使用。 在阶跃函数中,1表示神经元处于兴奋状态,0表示神经元处于抑制状态。 二、感知机 感知机是两层神经元组成的神经网络,感知机的权重调整方式如下所示 ...

Fri Mar 30 18:03:00 CST 2018 0 1031
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 ...

Thu Aug 29 23:51:00 CST 2019 0 966
 
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