原文:【推薦系統】neural_collaborative_filtering(源碼解析)

很久沒看推薦系統相關的論文了,最近發現一篇 年的論文,感覺不錯。 原始論文https: arxiv.org pdf . .pdf 網上有翻譯了https: www.cnblogs.com HolyShine p .html git項目https: github.com hexiangnan neural collaborative filtering 項目的主題框架如下: 代碼是使用keras來實 ...

2018-04-30 21:36 0 4939 推薦指數:

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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 ...

Thu Aug 29 23:51:00 CST 2019 0 966
Spark 2.2.0 文檔中文版 Collaborative Filtering 協同過濾 JAVA推薦系統

  協同過濾常用於推薦系統,這項技術旨在填補 丟失的user-item關聯矩陣 的條目,spark.ml目前支持基於模型的協同過濾(用一些丟失條目的潛在因素在描述用戶和產品)。spark.ml使用ALS(交替最小二乘法)去學習這些潛在因素。在spark.ml中的實現有以下參數 ...

Thu Jul 20 00:30:00 CST 2017 0 2192
【翻譯】Neural Collaborative Filtering--神經協同過濾

【說明】   本文翻譯自新加坡國立大學何向南博士 et al.發布在《World Wide Web》(2017)上的一篇論文《Neural Collaborative Filtering》。本人英語水平一般+學術知識匱乏+語文水平拙劣,翻譯權當進一步理解論文和提高專業英語水平,translate ...

Sat Apr 22 19:44:00 CST 2017 22 21878
推薦系統(recommender systems):預測電影評分--構造推薦系統的一種方法:協同過濾(collaborative filtering )

協同過濾(collaborative filtering )能自行學習所要使用的特征 如我們有某一個數據集,我們並不知道特征的值是多少,我們有一些用戶對電影的評分,但是我們並不知道每部電影的特征(即每部電影到底有多少浪漫成份,有多少動作成份) 假設我們通過采訪用戶得到每個用戶的喜好,如上圖 ...

Tue Sep 19 04:14:00 CST 2017 0 2166
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 ...

Sun Dec 24 00:29:00 CST 2017 0 2455
 
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