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

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:

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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
【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 ...

Wed Jul 10 19:45:00 CST 2019 0 730
論文筆記《Notes on convolutional neural networks》

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 ...

Wed Jul 06 20:48:00 CST 2016 0 2501
論文筆記之:Graph Attention Networks

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 ...

Fri Nov 24 18:22:00 CST 2017 1 2316
 
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