DNN論文分享 - Item2vec: Neural Item Embedding for Collaborative Filtering
本篇文章在 ICML2016 Machine Learning for Music Discovery Workshop 前置點評： 這篇文章比較樸素，創新性不高，基本是參照了google的word2vec方法，應用到推薦場景的i2i相似度計算中，但實際效果看還有有提升的。主要做法是把item視爲word，用戶的行爲序列視爲一個集合，item間的共現爲正樣本，並按照item的頻率分佈進行負樣本採樣
相關文章
- 1. DNN論文分享 - Item2vec: Neural Item Embedding for Collaborative Filtering
- 2. Neural Collaborative Filtering
- 3. 論文筆記：Neural Collaborative Filtering
- 4. 【論文筆記】Neural Collaborative Filtering
- 5. 論文解析：Neural Graph Collaborative Filtering
- 6. 論文筆記：Neural Graph Collaborative Filtering
- 7. WWW2017 Neural Collaborative Filtering
- 8. 【論文筆記】Neural Graph Collaborative Filtering
- 9. 論文筆記：Neural Collaborative Filtering(NCF)
- 10. Collaborative Filtering with Recurrent Neural Networks論文介紹
- 更多相關文章...
- • Swift for 循環 - Swift 教程
- • Scala for循環 - Scala教程
- • RxJava操作符（三）Filtering
- • Git五分鐘教程
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. DNN論文分享 - Item2vec: Neural Item Embedding for Collaborative Filtering
- 2. Neural Collaborative Filtering
- 3. 論文筆記：Neural Collaborative Filtering
- 4. 【論文筆記】Neural Collaborative Filtering
- 5. 論文解析：Neural Graph Collaborative Filtering
- 6. 論文筆記：Neural Graph Collaborative Filtering
- 7. WWW2017 Neural Collaborative Filtering
- 8. 【論文筆記】Neural Graph Collaborative Filtering
- 9. 論文筆記：Neural Collaborative Filtering(NCF)
- 10. Collaborative Filtering with Recurrent Neural Networks論文介紹