摘要：
序列感知推荐系统 Sequence-Aware Recommender Systems 在前面的章节中，我们将推荐任务抽象为一个矩阵完成问题，而不考虑用户的短期行为。在本节中，我们将介绍一个推荐模型，该模型考虑按顺序排列的用户交互日志。它是一种序列感知的推荐程序[Quadrana et al.，20 阅读全文
posted @ 2020-07-02 12:55
吴建明wujianming
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摘要：
个性化排序的神经协同过滤 Neural Collaborative Filtering for Personalized Ranking 这一部分将超越显式反馈，介绍神经协作过滤（NCF）框架，用于推荐具有隐式反馈。隐式反馈在推荐系统中普遍存在。诸如点击、购买和观看等行为都是常见的隐性反馈，这些反馈 阅读全文
posted @ 2020-07-02 11:17
吴建明wujianming
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摘要：
CVPR2020：点云分类的自动放大框架PointAugment PointAugment: An Auto-Augmentation Framework for Point Cloud Classification 论文地址： https://openaccess.thecvf.com/conte 阅读全文
posted @ 2020-07-02 09:26
吴建明wujianming
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摘要：
推荐系统的个性化排名 Personalized Ranking for Recommender Systems 在前几节中，只考虑了明确的反馈，并根据观察到的评分对模型进行了训练和测试。这种方法有两个缺点：第一，大多数反馈不是显式的，而是在实际场景中隐含的，并且显式反馈的收集成本可能更高。第二，完全 阅读全文
posted @ 2020-07-02 08:30
吴建明wujianming
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摘要：
自动编码器的评级预测 AutoRec: Rating Prediction with Autoencoders 虽然矩阵分解模型在评级预测任务上取得了不错的效果，但本质上是一个线性模型。因此，这样的模型不能捕捉复杂的非线性和复杂的关系，这些关系可以预测用户的偏好。在本文中，介绍了一个非线性神经网络协 阅读全文
posted @ 2020-07-02 06:13
吴建明wujianming
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