閱讀筆記：Item-based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms
概要： 推薦系統通過信息獲取技術解決在線的個人的消息、產品或者服務的推薦問題。這些系統，特別是基於k臨近協同過濾算法，在網絡上取得了廣泛的成功。可用信息和訪問人數的巨大增加成了推薦系統一個難題。基於商 ...
原文：論文閱讀 - Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms
本文是我在閱讀推薦系統經典論文 Item Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms 時候記錄的筆記。 協同過濾算法 協同過濾算法 collaborative filtering algorithm, CF 基於當前用戶先前的行為 評分 購買記錄等 ，以及與該用戶相似的用戶的行為，來給當前用戶推薦其可能喜歡的物品 item ，或者 ...
2019-09-17 16:08 0 430 推薦指數：
相關推薦
DNN論文分享 - Item2vec: Neural Item Embedding for Collaborative Filtering
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，用戶的行為序列視為一個集合，item間的共現為正樣本，並按照item的頻率分布進行負樣本采樣，缺點是相似度的計算 ...
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 ...
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 ...
《Learning to warm up cold Item Embeddings for Cold-start Recommendation with Meta Scaling and Shifting Networks》論文閱讀
《Learning to warm up cold Item Embeddings for Cold-start Recommendation with Meta Scaling and Shifting Networks》論文閱讀 (i)問題背景： 工業界的推薦系統/廣告系統現在都會 ...
【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 ...
論文筆記：Neural Graph Collaborative Filtering（SIGIR 2019）
。於是，提出了一個新的推薦框架Neural Graph Collaborative Filtering ( ...
協同過濾user-based CF算法與item-based CF算法對比
User-based就是把與你有相同愛好的用戶所喜歡的物品(並且你還沒有評過分)推薦給你： Item-based則與之相反，把和你之前喜歡的物品近似的物品推薦給你： 原文：https://blog.csdn.net/zyj_2012/article/details ...