基于邻域的算法是推荐系统中最基本的算法，该算法不仅在学术界得到了深入研究，而且在业界得到了广泛应用。基于邻域的算法分为两大类，一类是基于用户的协同过滤算法，另一类是基于物品的协同过滤算法。 我们先来 ...

推荐数据集MovieLens及评测 数据集简介 MoiveLens是GroupLens Research收集并发布的关于电影评分的数据集，规模也比较大，为了让我们的实验快速有效的进行，我们选取了发 ...

前言 这一篇文章我们来谈一下2017年新加坡国立大学提出的基于深度学习的协同过滤模型NeuralCF。我们在之前讲过矩阵分解技术，将协同过滤中的共现矩阵分解成用户向量矩阵以及物品向量矩阵。那么Emb ...

在之前介绍的几个模型中，存在这些问题： LR不能捕捉非线性，只能进行一次的回归预测 GBDT+LR虽然能够产生非线性特征组合，但是树模型不适用于超高维稀疏数据 FM利用二阶信息来产生变 ...

逻辑回归（LR） 在介绍FM系列之前，我想首先简单介绍一下逻辑回归。通常来说，逻辑回归模型能够综合利用更多的信息，如用户、物品、上下文等多种不同的特征，生成更为全面的结果。另外，逻辑回归将推荐问题看 ...