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学习二值编码只为高效的时尚套装推荐

社区中的用户每天创造大量的时尚套装,因此从这些海量数据集中挖掘理想的服装非常具有挑战性,但对于这些在线时尚社区的发展至关重要。与此同时,每种服装类别中的衣服数量均随项目数量呈指数增长。...2.1 Matching block 由于推荐场景为时尚套装推荐,因此进行推荐时,不仅需要考虑一个时尚套装内物品的兼容性(比如推荐时,在一个套装内包含两件上衣就很不合理)同时还要考虑用户对物品的偏好。...因此,基于这一直觉,用户对套装预测分数为: ? 其中: ? 第一项为用来建模用户对物品的偏好程度 ? 第二项为建模物品之间的兼容性。...因此,模型最终预测用户对套装的偏好分数为: ? 作者采用BPR损失来学习模型参数: ? 其中 ?...为了可视化排序质量,作者给出了三个用户Top10的推荐套装,发现论文所提方法优于现有方法。 ?

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