开源代码 主要思想：content preference，不需要引入额外的内容信息和额外的目标函数，通过dropout来模拟数据缺失进行训练。 本文提出的一种模型，可以结合Memory和Content的信息，但是只使用一个目标函数，即拥有了以往Hybrid model的性能，还解决了冷启动问题，同时大大降低了模型训练的复杂程度。 主要定义： DropoutNet: Addressing Cold ...
2020-08-27 20:23 0 584 推荐指数：
本文为阅读 MF 经典论文 Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems 的笔记。 推荐系统算法 从推荐系统做推荐的依据，大体上可以将推荐系统分为两种： 基于内容 协同过滤 基于内容的推荐算法 对于用户 ...
《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 ...
Multi-modal Knowledge Graphs for Recommender Systems ABSTRACT 在各种在线应用中，推荐系统在解决信息爆炸问题和增强用户体验方面显示出了巨大的潜力 ...
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 ...
矩阵分解（MF）是最流行的产品推荐技术之一，但众所周知，它存在严重的冷启动问题。项目冷启动问题在Tweet推荐等设置中尤其严重，因为新项目会不断到达。本文提出了一种元学习策略来解决新项目连续到达时项目 ...
Recommender Systems Handbook读书笔记之7 《Recommender Systems Handbook》，市面上不多的关于推荐系统的书之一。2010年10月出版，英文版。目前还没有中文版，估计出中文版的可能性不大，读者数量太少了。全书871页，比较 ...
先简单归纳一下，后续记一个详细的笔记把。 摘要部分 对于用户冷启动的解决方法，一般是先给出一些候选的商品，然后通过用户对这些候选商品的偏好进行推荐。这么做有两个问题： 1. 活跃度（后续 ...
论文地址 ：https://www.aclweb.org/anthology/P19-1564/ 作者： Hung Le, Doyen Sahoo, Nancy Chen, Steven Hoi 机构 ：Singapore Management University, Institute ...
