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 ...
的paper 利用知识库中的异构信息来提高推荐系统质量。主要贡献是在推荐系统中引入了结构信息 文本数据 图像数据等知识库中的信息来提升推荐系统的质量。 论文是基于什么问题提出来的 CF 协同过滤 方法由于user item矩阵的稀疏性,效果受限。 论文提出了什么方法 使用辅助信息提高性能。 具体来说是 利用了知识库中的异构信息来提高推荐系统的质量,给定结构信息,文本信息,视觉信息的知识库以及us ...
2021-08-26 17:00 0 228 推荐指数:
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 ...
一、摘要 为了解决协同过滤的稀疏性和冷启动问题,社交网络或项目属性等辅助信息被用来提高推荐性能。 考虑到知识图谱是边信息的来源,为了解决现有的基于嵌入和基于路径的知识图谱感知重构方法的局限性,本文 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
今日看了一篇文章《Learning to Select Knowledge for Response Generation in Dialog Systems》,以知识信息、对话目标、对话历史信息为基础,进行端到端的对话语句生成。期间做了一些笔记,还有个人想法。大家一起进步! ...