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 ...
原文：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Content的信息，但是只使用一個目標函數，即擁有了以往Hybrid model的性能，還解決了冷啟動問題，同時大大降低了模型訓練的復雜程度。 主要定義： DropoutNet: Addressing Cold ...
2020-08-27 20:23 0 584 推薦指數：
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