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SIGIR2020 | 内容感知的神经哈希协同过滤方法

文章于2020年发表在SIGIR上,提出了一个内容感知的神经哈希协同过滤方法(NeuHash-CF模型)。论文主要对DCMF[1]和DDL[2]两个模型进行了对比,DCMF和DDL这两个模型尽管在标准的推荐设置和冷启动设置下都获得了较好的性能提升,但是这两个模型在为冷物品生成哈希码时所用方式与非冷物品所用方式不同。换句话说,这两个模型均不是学习在冷启动设置下的哈希码,而是将其作为一个子目标。在冷启动设置下,如何将内容特征映射到哈希码中,这样一种方式极大地限制了哈希码在冷启动设置下的泛化能力。因此,作者基于这两个模型的不足,提出了NeuHash-CF模型。

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推荐系统算法和模型实战经验【肝了好久】

我们在学习推荐系统的时候,最好是理论结合项目一起来做,项目能直接检验学习的理论知识。我觉得推荐系统算法和其他深度学习算法不一样的点在于:推荐系统算法有比较多的项目可以去练手(就是说推荐系统算法的应用更大众化,模型应用广泛,训练数据更多。) 本文将从推荐系统理论知识,到经典算法,到模型应用和大家详细说一说。(最后会给大家总结一个学习路径,需要的自取) 推荐系统发展 分类目录👉搜索引擎👉推荐系统 推荐系统能做的 推荐系统能够主动为我们提供千人千面、个性化服务 电商:据说亚马逊收入至少有35%来自推荐算法; 应用

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