《Collaborative Filtering with Recurrent Neural Networks》閱讀
摘要： 我們表明協同過濾可以被視爲一種序列預測問題，並且給出瞭解釋，遞歸神經網絡提供了非常有競爭力的方法。 我們特別研究瞭如何將長期短期記憶（LSTM）應用於協同過濾，以及它如何與電影推薦的標準最近鄰法和矩陣分解方法進行比較。 最終表明LSTM在各個方面都很優秀，並且在物品覆蓋率和短期預測方面基本優於其他方法。 關鍵詞：協同過濾，推薦系統，循環神經網絡，LSTM，深度學習 1.介紹：協同過濾是基於
相關文章
- 1. Collaborative Filtering with Recurrent Neural Networks論文介紹
- 2. Neural Collaborative Filtering
- 3. WWW2017 Neural Collaborative Filtering
- 4. Collaborative filtering with GraphChi
- 5. 論文筆記：Neural Collaborative Filtering
- 6. Recurrent Neural Networks Tutorial閱讀筆記
- 7. 【讀】seq2seq——（1）Generating News Headlines with Recurrent Neural Networks
- 8. Towards End-to-end Text Spotting with Convolutional Recurrent Neural Networks閱讀筆記
- 9. Recurrent neural networks for multivariate time series with missing values文獻閱讀
- 10. Session-based recommendations with recurrent neural networks（閱讀理解）
- 更多相關文章...
- • RSS 閱讀器 - RSS 教程
- • PHP 實例 - AJAX RSS 閱讀器 - PHP教程
- • RxJava操作符（三）Filtering
- • JDK13 GA發佈：5大特性解讀
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. Collaborative Filtering with Recurrent Neural Networks論文介紹
- 2. Neural Collaborative Filtering
- 3. WWW2017 Neural Collaborative Filtering
- 4. Collaborative filtering with GraphChi
- 5. 論文筆記：Neural Collaborative Filtering
- 6. Recurrent Neural Networks Tutorial閱讀筆記
- 7. 【讀】seq2seq——（1）Generating News Headlines with Recurrent Neural Networks
- 8. Towards End-to-end Text Spotting with Convolutional Recurrent Neural Networks閱讀筆記
- 9. Recurrent neural networks for multivariate time series with missing values文獻閱讀
- 10. Session-based recommendations with recurrent neural networks（閱讀理解）