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 ...
研究目標 學習user和item的向量表示是推薦系統的核心,但在從早期的矩陣分解,到現在的深度學習,都是利用已經存在的特征來進行embedding表示。本文認為,隱藏在user item之間的編碼信息無法在embedding編碼的過程中表示出來,因此,由此產生的嵌入可能不足以捕獲協作過濾效果。於是,提出了一個新的推薦框架NeuralGraph Collaborative Filtering NGC ...
2019-07-30 17:50 1 815 推薦指數:
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 ...
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 ...
目錄 摘要 一、引言 二、相關工作 基於體素網格的特征學習 直接從非結構化點雲中學習特征 從多視圖模型中學習特征 幾何深度學習的 ...
【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 ...
Person Re-identification with Deep Similarity-Guided Graph Neural Network 2018-07-27 17:41:45 Paper: https://128.84.21.199/pdf/1807.09975.pdf 本文 ...
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 ...
這是個06年的老文章了,但是很多地方還是值得看一看的. 一、概要 主要講了CNN的Feedforward Pass和 Backpropagation Pass,關鍵是卷積層和polling層 ...
Graph Attention Networks 2018-02-06 16:52:49 Abstract: 本文提出一種新穎的 graph attention networks (GATs), 可以處理 graph 結構的數據,利用 masked ...