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[2020]利用属性图神经网络解决推荐系统冷启动问题
文章目录[2020]利用属性图神经网络解决推荐系统冷启动问题概要创新点模型关键点思考参考文献[2020]利用属性图神经网络解决推荐系统冷启动问题概要本文提出一种新的框架(属性图神经网络AGNN)来解决推荐系统冷启动问题。主要是利用属性图网络而不仅仅是user-item交互行为,这样对冷启动users/item会有比较好的表征能力。注:本文中 特征向量(the preference embedding)是表征user/item的兴趣/特性,是根据user/item历史行为数据的得到。针对warm-us原创 2020-08-20 13:56:16 · 1167 阅读 · 0 评论 -
2019-[HERS]在稀疏和冷启动推荐系统中利用上下文进行异构关系建模
文章目录2019-[HERS]在稀疏和冷启动推荐系统中利用上下文进行异构关系建模概要主要关注点模型模型主要架构关键点Influential-context Aggregation UnitUser’s Influential Context EmbeddingItem’s Influential Context EmbeddingUser-item Interaction Ranking实验说明思考参考文献2019-[HERS]在稀疏和冷启动推荐系统中利用上下文进行异构关系建模概要经典的推荐系统主要面原创 2020-08-20 13:56:02 · 489 阅读 · 0 评论 -
DeepRS(001)--FM模型理论与实践
文章目录DeepRS(001)--FM模型理论与实践FM背景one-hot困境FM模型代码参考文献DeepRS(001)–FM模型理论与实践FM背景在传统的逻辑回归等相关变种模型中均认为特征是相互独立的,但是实际在很多情况下特征之间的依赖关系却是不可忽视的,因此需要进行特征交叉。在大多数业务场景下,类别特征做完 OneHot后会变得相当稀疏,尤其是在进行特征交叉后,特征空间变得很大。而 FM 可用于解决特征交叉下数据稀疏所带来的一系列问题。one-hot困境FM的主要目标是,解决在数据稀疏的情况下原创 2020-08-20 14:01:27 · 349 阅读 · 0 评论 -
Youtube深度学习推荐系统(Youtube Deep Learning Recommend System)
文章目录Youtube深度学习推荐系统(Youtube Deep Learning Recommend System)网络结构学习candidate generation模型的架构(召回):ranking model模型的架构(排序):主要问题讨论在线servingYoutube深度学习推荐系统(Youtube Deep Learning Recommend System)网络结构学习You...原创 2020-08-20 14:03:54 · 598 阅读 · 0 评论 -
DeepRS(002)--FFM模型理论与实践
文章目录DeepRS(002)--FFM模型理论与实践背景FFM模型FFM求解代码实现参考文献DeepRS(002)–FFM模型理论与实践背景FFM(Field-aware Factorization Machine)最初的概念来自Yu-Chin Juan(阮毓钦,毕业于中国台湾大学,现在美国Criteo工作)与其比赛队员,是他们借鉴了来自Michael Jahrer的论文中的field概念提出了FM的升级版模型。通过引入field的概念,FFM把相同性质的特征归于同一个field。FFM模型以广原创 2020-08-20 14:03:14 · 447 阅读 · 0 评论
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