JavaShuo
欄目
標籤
NAIS: Neural Attentive Item Similarity Model for Recommendation簡析
時間 2019-12-04
標籤
nais
neural
attentive
item
similarity
model
recommendation
简体版
原文
原文鏈接
NAIS: Neural Attentive Item Similarity Model for Recommendation PRELIMINARIES Standard Item-based CF 爲了預測用戶u對於物品i的評分,ItemCF的最基本思想是計算物品i與用戶u以前交互過的全部物品的類似性,預測評分計算公式以下:html R u + R_u^+ Ru+是用戶交互過的全部物品, s
>>阅读原文<<
相關文章
1.
《NAIS: Neural Attentive Item Similarity Model for Recommendation》論文閱讀及解析
2.
論文筆記:NAIS: Neural Attentive Item Similarity Model for Recommendation
3.
推薦系統遇上深度學習(三十三)--Neural Attentive Item Similarity Model
4.
NARM:Neural Attentive Session-based Recommendation簡析
5.
Graph Neural Networks for Social Recommendation
6.
Controllable Multi-Interest Framework for Recommendation
7.
GNN:Session-based Recommendation with Graph Neural Networks簡介
8.
Metapath-guided Heterogeneous Graph Neural Network for Intent Recommendation
9.
Deep Learning Recommendation Model for Personalization and Recommendation Systems
10.
Relational Collaborative Filtering: Modeling Multiple Item Relations for Recommendation簡析
更多相關文章...
•
Swift for 循環
-
Swift 教程
•
Scala for循環
-
Scala教程
•
Github 簡明教程
•
Git可視化極簡易教程 — Git GUI使用方法
相關標籤/搜索
recommendation
similarity
item
nais
attentive
neural
model
model&animation
Hibernate教程
Spring教程
MyBatis教程
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
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。
最新文章
1.
No provider available from registry 127.0.0.1:2181 for service com.ddbuy.ser 解決方法
2.
Qt5.7以上調用虛擬鍵盤(支持中文),以及源碼修改(可拖動,水平縮放)
3.
軟件測試面試- 購物車功能測試用例設計
4.
ElasticSearch(概念篇):你知道的, 爲了搜索…
5.
redux理解
6.
gitee創建第一個項目
7.
支持向量機之硬間隔(一步步推導,通俗易懂)
8.
Mysql 異步複製延遲的原因及解決方案
9.
如何在運行SEPM配置嚮導時將不可認的複雜數據庫密碼改爲簡單密碼
10.
windows系統下tftp服務器使用
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
《NAIS: Neural Attentive Item Similarity Model for Recommendation》論文閱讀及解析
2.
論文筆記:NAIS: Neural Attentive Item Similarity Model for Recommendation
3.
推薦系統遇上深度學習(三十三)--Neural Attentive Item Similarity Model
4.
NARM:Neural Attentive Session-based Recommendation簡析
5.
Graph Neural Networks for Social Recommendation
6.
Controllable Multi-Interest Framework for Recommendation
7.
GNN:Session-based Recommendation with Graph Neural Networks簡介
8.
Metapath-guided Heterogeneous Graph Neural Network for Intent Recommendation
9.
Deep Learning Recommendation Model for Personalization and Recommendation Systems
10.
Relational Collaborative Filtering: Modeling Multiple Item Relations for Recommendation簡析
>>更多相關文章<<