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让灵魂和身体总有一个在路上
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Mixed Negative Sampling for Learning Two-tower Neural Networks in Recommendations
文章目录2. Mixed Negative Sampling for Learning Two-tower Neural Networks in Recommendations(0) 个人小结(1) 研究目标(2) 研究方法2. Mixed Negative Sampling for Learning Two-tower Neural Networks in Recommendations(0) 个人小结该文基于矩阵分解的思想,使用了双塔模型建模召回过程,该模型双塔分别为用户Embedding(文中称原创 2021-04-08 20:34:25 · 1018 阅读 · 0 评论 -
Efficient Heterogeneous Collaborative Filtering without Negative Sampling for Recommendation (2020)
文章目录1. Efficient Heterogeneous Collaborative Filtering without Negative Sampling for Recommendation (2020)(0) 个人小结(1) 背景 & 问题描述(2) 研究方法(3) 结论与展望1. Efficient Heterogeneous Collaborative Filtering without Negative Sampling for Recommendation (2020)(0)原创 2021-03-31 19:11:17 · 929 阅读 · 1 评论 -
Deep Interest Evolution Network for Click-Through Rate Prediction(2019)
文章目录Deep Interest Evolution Network for Click-Through Rate Prediction(2019)(0) 个人小结(1) 研究目标(2) 背景 & 问题描述(3) 研究方法(4) 结论与展望Deep Interest Evolution Network for Click-Through Rate Prediction(2019)(0) 个人小结在电商的场景下,用户的兴趣是多样的(可能同时有多个兴趣),并且会随着时间的变化由于外部环境(某商原创 2021-03-16 22:31:39 · 172 阅读 · 1 评论 -
Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction(2018)
文章目录Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction(2018)(0) 个人小结(1) 研究目标(2) 背景 & 问题描述(3) 研究方法(4) 结论与展望Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction(2018)(0) 个人小结在一般的深度学习模型中,将用户的行为特征处理为定长的Embedding,这限制了模型表示的信息量,如果增加Embedding的长度,则对原创 2021-03-16 22:29:35 · 186 阅读 · 0 评论 -
Attentional Factorization Machines:Learning the Weight of Feature Interactions via Attention Network
文章目录Attentional Factorization Machines:Learning the Weight of Feature Interactions via Attention Networks (2017)(0) 个人小结(1) 研究目标(2) 背景 & 问题描述(3) 研究方法(4) 结论与展望Attentional Factorization Machines:Learning the Weight of Feature Interactions via Attentio原创 2021-03-16 22:24:57 · 261 阅读 · 0 评论 -
Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics(2017)
文章目录Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics(2017)(0) 个人小结(1) 研究目标(2) 背景 & 问题描述(3) 研究方法(4) 结论与展望Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics(2017)(0) 个人小结该文提出了一种新的模型 NFM,将FM中特征交叉项替换成深度神经网络,该模型由输入层、Embedding层、Bi原创 2021-03-16 22:23:02 · 325 阅读 · 1 评论 -
DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction(2017)
文章目录DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction(2017)(0) 个人小结(1) 研究目标(2) 背景 & 问题描述(3) 研究方法(4) 结论与展望DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction(2017)(0) 个人小结传统推荐方法和深度学习结合的形式有两种,分别是并行和串行。DeepFM就原创 2021-03-16 22:20:18 · 251 阅读 · 0 评论 -
Factorization Machines (2010)
文章目录Factorization Machines (2010)(0) 个人小结(1) 研究目标(2) 背景 & 问题描述(3) 研究方法(4) 结论与展望Factorization Machines (2010)(0) 个人小结FM 实现了特征之间的交叉,即考虑了组合特征,这可以更好的利用特征,即从特征中提取出更多有效的信息。并且可以通过化简,使其计算的时间复杂度为 O(N)O(N)O(N)。详见博客:因子分解机(Factorization Machines)(1) 研究目标提出 F原创 2021-03-16 22:18:30 · 121 阅读 · 0 评论 -
Deep Crossing: Web-Scale Modeling without Manually Crafted Combinatorial Features(2016)
文章目录Deep Crossing: Web-Scale Modeling without Manually Crafted Combinatorial Features(2016)(0)个人小结(1) 研究目标(2) 背景 & 问题描述(3) 研究方法Deep Crossing: Web-Scale Modeling without Manually Crafted Combinatorial Features(2016)(0)个人小结FM 也为特征交叉提供了方法,其思路是将特征相乘并学习得原创 2021-03-16 22:14:37 · 304 阅读 · 0 评论 -
DRN: A Deep Reinforcement Learning Framework for News Recommendation (2018)
文章目录1. DRN: A Deep Reinforcement Learning Framework for News Recommendation (2018)(0) 个人小结(1) 研究目标(2) 背景 & 问题描述(3) 研究方法(4) 结论与展望1. DRN: A Deep Reinforcement Learning Framework for News Recommendation (2018)(0) 个人小结这篇论文提出了在新闻推荐场景下的深度强化学习框架,将长期利益考虑了进去原创 2021-03-16 22:08:20 · 452 阅读 · 0 评论