8、Collaborative Metric Learning

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8、Collaborative Metric Learning

一.摘要: 文章的核心思想:是如何把Metric learning 和 CF结合起来从而达到更好的推荐效果. 提出了CML(Collaborative Metric Learning),其学习一个联合度量空间,不仅编码用户的偏好,而且编码用户-用户和项目-项目的相似性. 假设用户和物品可以放到低维空间,并且可以使用满足不等式性质的欧式距离来度量他们之间的距离. 将ML和CF结合的原因是: 传统的CF都使用了点积来衡量用户向量和项目向量的距离.即点积值越大就代表两个向量相近.但这篇文章认为点积计算…

9、Collaborative Metric Learning Recommendation System: Application to Theatrical Movie Releases------CML推荐系统（电影院放映的应用）

一.摘要: 主要是做一个基于协作(深度)度量学习(CML)的系统来预测新剧场版本的购买概率.即测量产品的空间距离来预测购买概率. 二.模型该图分为两部分,先计算右边,右边通过深度度量学习(DDML)来计算产品距离,将得到的产品距离输入左边逻辑回归中得到购买概率. e(movie)是电影的词向量,f是映射函数,z是电影在特定空间的投影.通过深度学习来学习.具体去了解Deep Distance Metrix Learning. 以下公式是计算出产品距离的之后采用逻辑回归计算购买概率的公式:[上图左…

12、Camel: Content-Aware and Meta-path Augmented Metric Learning for Author Identification----作者识别

摘自:https://blog.csdn.net/me_yundou/article/details/80459341 具体看上面链接一.摘要: 这篇文章主要介绍的是作者识别(author identification)问题.作者识别问题是指基于某个T时间之前的所有论文(paper)和它们的作者(author),以及所属机构(organization),或者发表会议(venue)这些已知的历史数据之间的关系,构建一个模型(learning model),然后对T时间之后发表的匿名的论文(ano…

Metric Learning度量学习：**矩阵学习和图学习

DML学习原文链接:http://blog.csdn.net/lzt1983/article/details/7884553 一篇metric learning(DML)的综述文章,对DML的意义.方法论和经典论文做一个介绍,同时对我的研究经历和思考做一个总结.可惜一直没有把握自己能够写好,因此拖到现在. 先列举一些DML的参考资源,以后有时间再详细谈谈. 1. Wikipedia 2. CMU的Liu Yang总结的关于DML的综述页面.对DML的经典算法进行了分类总结,其中她总结的论文非常有…

论文阅读笔记（五）【CVPR2012】:Large Scale Metric Learning from Equivalence Constraints

由于在读文献期间多次遇见KISSME,都引自这篇CVPR,所以详细学习一下. Introduction 度量学习在机器学习领域有很大作用,其中一类是马氏度量学习(Mahalanobis metric learning). 什么是马氏距离?参考该篇文章[传送门] KISS含义为:keep it simple and straightforward Learning a Mahalanobis Metric 对于两个数据点 xi.xj,基于马氏距离的相似度为: 如果两个数据属于同一类,记为 yij…

论文笔记之： Deep Metric Learning via Lifted Structured Feature Embedding

Deep Metric Learning via Lifted Structured Feature Embedding CVPR 2016 摘要:本文提出一种距离度量的方法,充分的发挥 training batches 的优势,by lifting the vector of pairwise distances within the batch to the matrix of pairwise distances. 刚开始看这个摘要,有点懵逼,不怕,后面会知道这段英文是啥意思的. 引言部分…