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河南老♂乡唐可可
中传人工智能专业，蒟蒻阿宅，退役OIer、ACMer。
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neural collaborative filtering 阅读笔记
本文主要介绍了一种一种基于神经网络的技术，来解决在含有隐形反馈的基础上进行推荐的关键问题————协同过滤。原创 2023-01-26 09:37:46 · 1052 阅读 · 0 评论 -
Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback 阅读笔记
BPR主要用于基于隐式反馈(implicit feedback)的Item Recommendation。尽管有很多做同样事情的算法比如matrix factorization， knearest-neighbor。但他们并不是直接对于物品排名本身进行预测的。而BPR则是通过贝叶斯分析得到最大的后验估计量来预测排名。我的理解就是，MF，KNN算法是预测出用户对每个item的感兴趣程度，然后排名，而BPR则是通过预测用户对A的兴趣大于B的概率，从而预测排名。原创 2023-01-25 15:36:45 · 788 阅读 · 0 评论 -
SVD奇异式分解应用于图片压缩
SVD奇异式分解用于图片压缩原创 2022-07-17 22:31:16 · 816 阅读 · 0 评论 -
Factorization Machines 因式分解机 论文学习笔记
论文学习笔记原创 2022-07-17 22:12:35 · 612 阅读 · 0 评论 -
推荐算法: SVD++ 协同过滤 代码实现
代码实现原创 2022-07-17 22:06:56 · 793 阅读 · 0 评论 -
Factorization Meets the Neighborhood: a MultifacetedCollaborative Filtering Model 阅读笔记
看论文时做的笔记原创 2022-07-13 09:18:28 · 893 阅读 · 0 评论