Sequential Recommendation with User Memory Networks簡介
Sequential Recommendation with User Memory Networks Abstract 存在的推薦系統算法總是將用戶歷史記錄embed成一個單一隱式表示，這可能會失去一些特徵或物品的關聯性。因此作者提出記憶增強的神經網絡與協同過濾的思想進行整合從而作出推薦。通過藉助外部的記憶矩陣，作者可以存儲並更新用戶的歷史記錄，這有效的提高了模型的表達能力。 Introduct
相關文章
- 1. Memory Augmented Graph Neural Networks for Sequential Recommendation翻譯
- 2. GNN:Session-based Recommendation with Graph Neural Networks簡介
- 3. Sequence-Aware Recommendation with Long-Term and Short-Term Attention Memory Networks（LSAMN）
- 4. 序列推薦模型梳理（Sequential Recommendation）
- 5. Visual Question Answering with Memory-Augmented Networks
- 6. Sequential Scenario-Specific Meta Learner for Online Recommendation簡析
- 7. Next Item Recommendation with Self-Attention簡介
- 8. 論文筆記Sequential Recommendation with Dual Side Neighbor-based Collaborative Relation Modeling
- 9. 2020上半年的sequential recommendation論文整理01——概述
- 10. Graph Neural Networks for Social Recommendation
- 更多相關文章...
- • Scala 簡介 - Scala教程
- • AJAX 簡介 - PHP教程
- • Github 簡明教程
- • Java Agent入門實戰（一）-Instrumentation介紹與使用
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。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. Memory Augmented Graph Neural Networks for Sequential Recommendation翻譯
- 2. GNN:Session-based Recommendation with Graph Neural Networks簡介
- 3. Sequence-Aware Recommendation with Long-Term and Short-Term Attention Memory Networks（LSAMN）
- 4. 序列推薦模型梳理（Sequential Recommendation）
- 5. Visual Question Answering with Memory-Augmented Networks
- 6. Sequential Scenario-Specific Meta Learner for Online Recommendation簡析
- 7. Next Item Recommendation with Self-Attention簡介
- 8. 論文筆記Sequential Recommendation with Dual Side Neighbor-based Collaborative Relation Modeling
- 9. 2020上半年的sequential recommendation論文整理01——概述
- 10. Graph Neural Networks for Social Recommendation