Collaborative Deep Learning for Recommender Systems
論文相關內容 本文中的推薦系統的模型： 協同過濾(CF)是許多推薦系統常用的一種成功方法。傳統的基於cf的方法使用用戶對項目的評分作爲學習推薦的唯一信息來源。然而，在許多應用程序中，評級通常非常稀疏，導致基於cf的方法在推薦性能上顯著下降。爲了解決這個稀疏性問題，可以使用輔助信息，如項目內容信息。協同主題迴歸(CTR)是一種很有吸引力的新方法，它將從兩個不同信息源學習的兩個組件緊密地結合在一起。然
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