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 ...

繼上一篇：Memory Network 1. 摘要 引入了一個神經網絡，在一個可能很大的外部記憶上建立了一個recurrent attention模型。 該體系結構是記憶網絡的一種形式，但與該工作中的模型不同，它是端到端培訓的，因此在培訓期間需要的監督明顯更少，這使得它更適合實際 ...

自剪枝神經網絡 Simple RNN從理論上來看，具有全局記憶能力，因為T時刻，遞歸隱層一定記錄着時序為1的狀態 但由於Gradient Vanish問題，T時刻向前反向傳播的Gradient在T-10時刻可能就衰減為0。 從Long-Term退化至Short-Term。 盡管ReLU能夠 ...

　　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 ...

1 集體智慧和協同過濾 1.1 什么是集體智慧（社會計算）？ 　　集體智慧 (Collective Intelligence) 並不是 Web2.0 時代特有的，只是在 Web2.0 時代，大家在 Web 應用中利用集體智慧構建更加有趣的應用或者得到更好的用戶體驗。集體 ...

目錄 推薦系統（Recommender systems） 1.預測電影評分 2.協同過濾(collaborative filtering) 具體算法實現 3.協同過濾算法的向量化實現 推薦 ...

一、摘要： 本文模型 LRML（潛在相關度量學習）是一種新的度量學習方法的推薦。【旨在學習用戶和項目之間的相關關系，而不是簡單的用戶和項目之間的push和pull關系，push和pull主要針對LMNN算法】 為了做到這一點，本文采用了一個增強的存儲器模塊，並通過這些記憶塊來構建用戶和項目潛在 ...

前言 隨着電子商務的發展，網絡購物成為一種趨勢，當你打開某個購物網站比如淘寶、京東的時候，會看到很多給你推薦的產品，你是否覺得這些推薦的產品都是你似曾相識或者正好需要的呢。這個就是現在電子商務里面的推薦系統，向客戶提供商品建議和信息，模擬銷售人員完成導購的過程 ...