
推荐系统
卫龙女孩
这个作者很懒,什么都没留下…
展开
专栏收录文章
- 默认排序
- 最新发布
- 最早发布
- 最多阅读
- 最少阅读
-
推荐系统 | 数据集分析
文件说明 这些文件包含大约3,900部电影的1,000,209个匿名评级,由2000年加入MovieLens的6,040名MovieLens用户制作。 评级文件说明 用户名:: MovieID ::评级::时间戳 UserID的范围在1到6040之间 MovieID的范围在1到3952之间 评级为5星级(仅限全星评级) 时间戳以秒为单位表示,因为时间(2)返回 每个用户至少有20个评级 ...原创 2019-03-11 21:33:14 · 747 阅读 · 0 评论 -
推荐系统 | Tensorflow学习笔记
session 会话控制 variable 变量 placeholder 传入值 添加层原创 2019-03-16 21:31:54 · 240 阅读 · 0 评论 -
推荐系统 | 学习笔记:Field-aware Factorization Machines for CTR Prediction
ABSTRACT First, we propose efficient implementations for training FFMs. Then we comprehensively analyze FFMs and compare this approach with competing models. Experiments show that FFMs are very usefu...原创 2019-03-23 16:28:42 · 250 阅读 · 0 评论 -
推荐系统 | 学习笔记:Attentional Factorization Machines
论文 Attentional Factorization Machines:Learning the Weight of Feature Interactions via Attention Networks Abstract Despite effectiveness, FM can be hindered by its modelling of all feature interacti...原创 2019-03-30 19:28:36 · 699 阅读 · 0 评论 -
推荐系统 | FM、FFM和AFM三种算法的对比
三种算法的对比 FM FFM AFM 交叉项 待学习的参数个数 (1)LR部分: 1+n1+n1+n (2)embedding 部分: n∗kn * kn∗k (1)LR部分: 1+n1+n1+n (2)embedding 部分: n∗f∗kn * f * kn∗f∗k (1)FM部分参数:1+n1+n1+n(2)Embedding部分参数: n∗kn * k n∗k(...原创 2019-03-30 23:41:26 · 2341 阅读 · 0 评论 -
推荐系统 |学习笔记:DeepFM
论文地址 DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction Abstract Despite great progress, existing methods seem to have a strong bias towards low- or high-order interactions, or...原创 2019-04-01 21:17:01 · 590 阅读 · 0 评论 -
推荐系统 | DCN和Wide&Deep
1.DCN是如何从FM变体过来的,为何要这么做? DCN直接将FM的过程在高阶特征组合上进行推广,是高阶FM的降维实现。原创 2019-04-29 21:09:58 · 761 阅读 · 0 评论