【文章推薦】論文筆記-Item2Vec- Neural Item Embedding for Collaborative Filtering

原文：論文筆記-Item2Vec- Neural Item Embedding for Collaborative Filtering

將word vec思想拓展到序列item的 vec方法並運用到推薦系統中，實質上可以認為是一種cf 在word vec中，doc中的word是具有序列關系的，優化目標類似在max對數似然函數應用在item vec上，可以有兩種看待方式：如果item是強時序關系的，那么對某一次序列中的item，可以看成doc中的word，對其進行word vec 如果item是set based，不用考慮時序， ...

2017-12-23 16:29 0 2455 推薦指數：

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DNN論文分享 - Item2vec: Neural Item Embedding for Collaborative Filtering

前置點評：這篇文章比較朴素，創新性不高，基本是參照了google的word2vec方法，應用到推薦場景的i2i相似度計算中，但實際效果看還有有提升的。主要做法是把item視為word，用戶的行為序列視為一個集合，item間的共現為正樣本，並按照item的頻率分布進行負樣本采樣，缺點是相似度的計算 ...

論文筆記 : NCF( Neural Collaborative Filtering)

ABSTRACT 　　主要點為用MLP來替換傳統CF算法中的內積操作來表示用戶和物品之間的交互關系. INTRODUCTION 　　NeuCF設計了一個基於神經網絡結構的CF模型.文章使用的數據 ...

論文筆記：Neural Graph Collaborative Filtering（SIGIR 2019）

。於是，提出了一個新的推薦框架Neural Graph Collaborative Filtering ( ...

論文閱讀 - Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms

本文是我在閱讀推薦系統經典論文 Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms 時候記錄的筆記。協同過濾算法協同過濾算法（collaborative filtering algorithm, CF）基於當前用戶先前 ...

閱讀筆記：Item-based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms

概要：推薦系統通過信息獲取技術解決在線的個人的消息、產品或者服務的推薦問題。這些系統，特別是基於k臨近協同過濾算法，在網絡上取得了廣泛的成功。可用信息和訪問人數的巨大增加成了推薦系統一個難題。基於商 ...

【RS】：論文《Neural Collaborative Filtering》的思路及模型框架

【論文的思路】 NCF 框架如上： 1、輸入層：首先將輸入的user、item表示為二值化的稀疏向量（用one-hot encoding） 2、嵌入層（embedding）：將稀疏表示映射為稠密向量（？？如何映射）所獲得的用戶（項目）的嵌入（就是一個稠密向量 ...

關於embedding-深度學習基本操作【Word2vec, Item2vec，graph embedding】

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