07 2019 档案
摘要:研究目标 学习user和item的向量表示是推荐系统的核心,但在从早期的矩阵分解,到现在的深度学习,都是利用已经存在的特征来进行embedding表示。本文认为,隐藏在user-item之间的编码信息无法在embedding编码的过程中表示出来,因此,由此产生的嵌入可能不足以捕获协作过滤效果。于是,
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摘要:来到北理快一个月了,生活很平淡,没有想象中的那么波澜壮阔,刚来的大部分时间都是在上课,最近的一周多的时间没有课,几乎每天都是呆在实验室里,但总是感觉少点什么,我每天晚上也都在思考我到底少了什么,兜兜一转发现自己比原来少了激情,少了那股冲劲,或者说每天都没有什么太大的目标,导师的deadline对于我
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摘要:Summary 写完笔记之后最后填,概述文章的内容,以后查阅笔记的时候先看这一段。 Research Objective 现在的推荐系统虽然加入了很多的side information,但是他们的工作犹如一个黑盒子,不知道为什么要去推荐,作者通过利用基于树的方法提高推荐系统的可解释性 Problem
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