《Factorization Meets the Neighborhood: a Multifaceted Collaborative Filtering Model》经典论文阅读
文章主要研究点
本文的对潜在因子模型和邻域模型进行了平滑合并,目的:建立更精确的组合模型,利用用户显式和隐式反馈进一步提高了精度
在top-K推荐任务中的新的评估指标
1.邻域模型
目标:预测用户u对项目i的评级,并通过相似性识别出u对i相似的项目的评分
2.潜在因子模型
目标:更全面的揭示潜在特征,从而解释观察到的评级。文章主要关注SVD(待学)的模型。
已有模型的问题:
最近邻:最近邻...
原创
2018-11-23 15:18:20 ·
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