論文閱讀 | DropoutNet: Addressing Cold Start in Recommender Systems
開源代碼 主要思想：content + preference，不需要引入額外的內容信息和額外的目標函數，通過dropout來模擬數據缺失進行訓練。 本文提出的一種模型，可以結合Memory和Con ...
原文：論文閱讀 - Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems
本文為閱讀 MF 經典論文 Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems 的筆記。 推薦系統算法 從推薦系統做推薦的依據，大體上可以將推薦系統分為兩種： 基於內容 協同過濾 基於內容的推薦算法 對於用戶，根據個人身份信息或者回答相關問題，來構造用戶的特征。對於物品，則根據物品自身的內容，或屬性來構造特征。例如電影，其特征可以是類型 ...
2019-09-17 15:57 0 664 推薦指數：
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推薦系統很重要的原因：1》它是機器學習的一個重要應用2》對於機器學習來說，特征是非常重要的，對於一些問題，存在一些算法能自動幫我選擇一些優良的features，推薦系統就可以幫助我們做這樣的事情。 ...