論文筆記-Item2Vec- Neural Item Embedding for Collaborative Filtering
將word2vec思想拓展到序列item的2vec方法並運用到推薦系統中，實質上可以認為是一種cf 在word2vec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item2vec上，可以有兩種看待方式： （1）如果item是強時序關系 ...
原文：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word vec方法，應用到推薦場景的i i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還只是利用到了item共現信息， .忽略了user行為序列信息 .沒有建模用戶對不同item的喜歡程度 ...
2018-01-11 23:41 0 968 推薦指數：
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