1.Information publication:IJACA 2013 2.What 基于BPR模型的改进:改变BPR模型中,a,用户对商品喜好偏序对之间相互独立;b,用户之间相互独立的假设 原因:用户u 对商品j的偏好可能比商品i更多,虽然用户购买了i而没有购买j, 用户之间具有相似性. 3.Dataset movielens, usertag, netflix 4.How input: Ds(u,i,j):用户购买商品偏序关系对的集合,以及都买了商品i的用户集合. output: GBPR…

1. Learning to Rank 1.1 什么是排序算法 为什么google搜索 ”idiot“ 后,会出现特朗普的照片? “我们已经爬取和存储了数十亿的网页拷贝在我们相应的索引位置.因此,你输入一个关键字,我们将关键词与网页进行匹配,并根据200多个因子对其进行排名,这些因子包括相关性.新鲜度.流行度.PageRank值.查询和文档匹配的单词个数.网页URL链接地址长度以及其他人对排序结果的满意度等.在此基础上,在任何给定的时间,我们尝试为该查询排序并找到最佳结果.” —— Google…

[论文标题]RankMBPR:Rank-Aware Mutual Bayesian Personalized Ranking for Item Recommendation ( WAIM 2016: Web-Age Information Management) [论文作者] Lu Yu,Ge Zhou,Chuxu Zhang,Junming Huang [论文链接]Paper(13-pages // Single column) [摘要] 之前的研究表明,基于比较对的方法是最先进的方法,它可以…

[论文标题]Using graded implicit feedback for bayesian personalized ranking (RecSys '14  recsys.ACM ) [论文作者]Lukas LercheTU Dortmund, Dortmund, Germany Dietmar JannachTU Dortmund, Dortmund, Germany [论文链接]Paper link(4-pages // Double column) [摘要] 在推荐系统的许多应用…

[论文标题]BPR:Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback (2012,Published by ACM Press) [论文作者]Steffen Rendle, Christoph Freudenthaler, Zeno Gantner, Lars Schmidt-Thieme [论文链接]Paper(10-pages // Double column) [摘要] 项目推荐是预测一组项目集合(如网站.电影.产品)的个性化排名的任…

1.Information publication:AAAI2016 2.What 基于BPR模型的改进:在商品喜好偏序对的学习中,将商品图片的视觉信息加入进去,冷启动问题. 3.Dataset Amazon Women,Amazon Man,Amazon phone,Tradsy.com 4.How input: Ds(u,i,j):用户购买商品偏序关系对的集合,fi:采用Deep CNN训练的item图像特征向量 output: VBPR模型参数. 本文中只使用了MF模型 MF: X=WH'…

1.Information publication:CoRR 2012 2.What 商品推荐中常用的方法矩阵因子分解(MF),协同过滤(KNN)只考虑了用户购买的商品,文章提出利用购买与未购买的偏序关系对,利用机器学习的方法,进行模型训练,发现对于未购买商品的推荐(即排序问题)效果有提升. 3.Dataset Rossmann(online shop):user-item(1w-4k), Netfliex(DVD rental dataset) 4.How input: Ds(u,i,j):用…

(聊两句,突然记起来以前一个学长说的看论文要能够把论文的亮点挖掘出来,合理的进行概括23333) 传统的推荐系统方法获取的user-item关系并不能获取其中非线性以及非平凡的信息,获取非线性以及非平凡的信息恰恰是深度学习所具备的特点.论文对基于深度的学习的推荐系统方法进行了对比以及分类.文章的主要贡献有以下三点: > 对基于深度学习技术的推荐模型进行系统评价,并提出一种分类和组织当前工作的分类方案. > 提供现有技术的概述和总结 > 我们讨论挑战和开放性问题,并确定本研究中的新趋势和未…

[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>.本人英语水平一般+学术知识匮乏+语文水平拙劣,翻译权当进一步理解论文和提高专业英语水平,translate不到key point还请见谅. 何博士的主页:http://www.comp.nus.edu.sg/~xiangnan/ 本文原文:http://www.comp.nus.edu.sg/~xi…

目录 一.摘言 二.杂记 三.问题定义和一些准备工作 四.模型真思想 五.实验部分 六.参考文献 一.摘言 之前协同过滤利用user-item交互历史很好的表示了user和item.但是由于用户行为的稀疏性,效果提升有限. 随着社交网络的发展,social recommendation system被提出,利用user的周围邻居的偏好来减轻用户稀疏性,从而得到更好嵌入表示模型. 然而现在的社交网络推荐模型都是简单的利用周围邻居提出静态模型,而没有模拟信息在全局的循环传播过程,这很可能会提升推荐性…