【RS】AutoRec: Autoencoders Meet Collaborative Filtering - AutoRec:当自编码器遇上协同过滤
【论文标题】AutoRec: Autoencoders Meet Collaborative Filtering (WWW'15)
【论文作者】Suvash Sedhain †∗ , Aditya Krishna Menon †∗ , Scott Sanner †∗ , Lexing Xie ∗†
【论文链接】Paper(2-pages // Double column)
<札记非FY>
====================首先,AutoEncoder 是什么?[ref-1]====================


=======================关于论文内容==============================
【概要简介】- [ref-2]


m:用户数


3、AutoRec 模型
AutoRec 在传统 AutoEncoder的基础上做了如下的变化:
- 损失函数只和观察到的元素有关
- 加上正则化项


对比实验,基线:RBM-CF
AutoRec和RBM-CF的区别:
- RBM是生成模型,AutoRec是判别模型
- RBM通过极大化对数似然来估计参数,AR直接用极小化RMSE
- 训练中,RBM需要用对比散度,AR直接用梯度下降
- RBM只能预测离散分数
- 参数量:RBM-CF:nkr(or mkr)AutoRec:nk(or mk)
实验结果:
通过对比各个模型的实验结果:
(1)item-based AutoRec胜出user-based AutoRec,比传统的FM类方法都要更好。(这可能是由于每个项目评分的平均数量是高于每个用户的输入评分数;用户评分数量的高方差导致基于用户的方法的预测不可靠)。
(2)sigmoid好于RELU。
(3)随着hidden 层节点数增加,RMSE越来越小。
【Reference】
1、https://blog.csdn.net/studyless/article/details/70880829
2、https://www.jianshu.com/p/4aadd0bdc901
3、https://blog.csdn.net/qq_40006058/article/details/87936043
【RS】AutoRec: Autoencoders Meet Collaborative Filtering - AutoRec:当自编码器遇上协同过滤的更多相关文章
- [转]-[携程]-A Hybrid Collaborative Filtering Model with Deep Structure for Recommender Systems
原文链接:推荐系统中基于深度学习的混合协同过滤模型 近些年,深度学习在语音识别.图像处理.自然语言处理等领域都取得了很大的突破与成就.相对来说,深度学习在推荐系统领域的研究与应用还处于早期阶段. 携程 ...
- 【翻译】Neural Collaborative Filtering--神经协同过滤
[说明] 本文翻译自新加坡国立大学何向南博士 et al.发布在<World Wide Web>(2017)上的一篇论文<Neural Collaborative Filtering ...
- 【RS】Sparse Probabilistic Matrix Factorization by Laplace Distribution for Collaborative Filtering - 基于拉普拉斯分布的稀疏概率矩阵分解协同过滤
[论文标题]Sparse Probabilistic Matrix Factorization by Laplace Distribution for Collaborative Filtering ...
- 【RS】Factorization Meets the Neighborhood: a Multifaceted Collaborative Filtering Model - 当因式分解遇上邻域:多层面协同过滤模型
[论文标题]Factorization Meets the Neighborhood: a Multifaceted Collaborative Filtering Model (35th-ICM ...
- 【RS】List-wise learning to rank with matrix factorization for collaborative filtering - 结合列表启发排序和矩阵分解的协同过滤
[论文标题]List-wise learning to rank with matrix factorization for collaborative filtering (RecSys '10 ...
- 【RS】Amazon.com recommendations: item-to-item collaborative filtering - 亚马逊推荐:基于物品的协同过滤
[论文标题]Amazon.com recommendations: item-to-item collaborative filtering (2003,Published by the IEEE C ...
- 【RS】:论文《Neural Collaborative Filtering》的思路及模型框架
[论文的思路] NCF 框架如上: 1.输入层:首先将输入的user.item表示为二值化的稀疏向量(用one-hot encoding) 2.嵌入层(embedding):将稀疏表示映射为稠密向量( ...
- Collaborative filtering
Collaborative filtering, 即协同过滤,是一种新颖的技术.最早于1989年就提出来了,直到21世纪才得到产业性的应用.应用上的代表在国外有Amazon.com,Last. ...
- 协同滤波 Collaborative filtering 《推荐系统实践》 第二章
利用用户行为数据 简介: 用户在网站上最简单存在形式就是日志. 原始日志(raw log)------>会话日志(session log)-->展示日志或点击日志 用户行一般分为两种: 1 ...
随机推荐
- 【原创】闲来无事,用Winform写了个简易浏览器
核心是利用了winform自带的WebBrowser控件,修改了下IE内核的版本,目前还是单线程的,逻辑挺简单的,萌新都能看懂. 废话不多说,上代码,附打包project. 链接:https://pa ...
- go 中string[0]到底是rune还是byte?
好像没区别,对吧? 来看个全面的对比: package main import ( "fmt" "reflect") func main(){ asci:=&q ...
- Spring IOC 复习
Inversion of Control 将创建对象的权利交给框架,包括DI(Dependency Injection,依赖注入)和DL(Dependency Lookup,依赖查找),能削减计算机程 ...
- python高级编程——网络编程(一)
计算机网络基础 概念:计算机网络就是把各个计算机连接到一起,让网络中的计算机可以互相通信.网络编程就是如何在程序中实现两台计算机的通信.而网络编程就是开发计算机网络应用程序 计算机的通信协议 概念:计 ...
- iOS 报错信息: dyld: Library not loaded: @rpath/XCTest.framework/XCTest Referenced from
新建项目,引入framework,运行时出现警告:dyld: Library not loaded: @rpath/RLLibrary.framework/RLLibrary Referenced ...
- Centos7下安装redis并能使得外网访问
一.安装脚本 #!/bin/bash #FileName: install_redis_centos7.sh #Date: #Author: LiLe #Contact: @qq.com #Versi ...
- itextpdf5生成document生成pdf的简单dome
package dbzx.pdf; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileOutputStream; import org. ...
- (原)pytorch中使用TensorRT
转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/11332155.html 代码网址: https://github.com/darkknightzh/ ...
- Zabbix监控多个JVM进程
一.场景说明: 我们这边的环境用的是微服务,每个程序都是有单独的进程及单独的端口号,但用jps查询出来的结果有些还会有重名的情况,所以某些脚本不太适用本场景: 二.需求说明: 需使用Zabbix- ...
- PCI_PCIe_miniPCIe规格说明
PCI PCI是一种本地总线(并行),规格书名称:PCI Local Bus Specification.并行总线,插槽规格统一. PCI stands for Peripheral Componen ...