本系列的第六篇,一起读论文~ 本人才疏学浅,不足之处欢迎大家指出和交流. 今天要分享的是另一个Deep模型NFM(串行结构).NFM也是用FM+DNN来对问题建模的,相比于之前提到的Wide&Deep(Google).DeepFM(华为+哈工大).PNN(上交)和之后会分享的的DCN(Google).DIN(阿里)等,NFM有什么优点呢,下面就走进模型我们一起来看看吧. 原文:Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytic…

这篇论文比较短,正如题目所说,主要还是简单地介绍了一下推荐系统的一些算法以及评估的方法. 推荐系统之前是基于关键字信息的过滤系统,后来发展成为协同过滤系统,解决了两个问题:1.通过人工审核去评价那些具有大量关键字的文档:2.基于人们的品味去过滤一些非文本文件,如音乐. 之后,推荐系统研究领域出现了分叉.一方面,关注实际问题中的商业价值:另一方面,一些机器学习者应用大量技术在推荐系统. 正是这种分叉,推动了推荐系统的发展,许多推荐系统的研究者们都意识到了忽略了两个关键点: 1.在不同类型的推荐系统…

读论文系列:Deep transfer learning person re-identification arxiv 2016 by Mengyue Geng, Yaowei Wang, Tao Xiang, Yonghong Tian Transfer Learning 旧数据训练得到的分类器,在新的数据上重新训练,从而在新数据上取得比较好的表现,新数据与旧数据有相似的地方,但具有不同的分布. Fine tuning一般步骤 这是InceptionV4的图示 移除Softmax分类层 换成与…

Grace的前两篇文章: SAP Marketing Cloud功能简述(一) : Contacts和Profiles SAP Marketing Cloud功能简述(二) : Target Group 本文作为这个系列的第三篇,将会给大家介绍SAP Marketing Cloud里的营销活动内容设计和产品推荐这两大模块的功能. 营销负责人员通过第二篇文章介绍的步骤确定了Target Group之后,下一步就是设计活动的内容.这部分工作在Content Studio中完成. 我们可以创建不同类型…

[论文标题]Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems(2009,Published by the IEEE Computer Society) [论文作者]Yehuda Koren(Yahoo Research) , Robert Bell and Chris Volinsky( AT&T Labs—Research) [论文链接]Paper(8-pages // Double column) [Info] 此篇论文的作者是n…

Lecture 16 Recommender Systems 推荐系统 16.1 问题形式化 Problem Formulation 在机器学习领域,对于一些问题存在一些算法, 能试图自动地替你学习到一组优良的特征.通过推荐系统(recommender systems),将领略一小部分特征学习的思想. 假使有 5 部电影,3部爱情片.2部动作片.  4 个用户为其中的部分电影打了分.现在希望构建一个算法,预测每个人可能给没看过的电影打多少分,以此作为推荐的依据. 下面引入一些标记:nu     …

推荐系统(Recommender Systems) 问题阐述(Problem Formulation) 将 推荐系统 纳入这门课程来讲有以下两个原因: 第一.仅仅因为它是机器学习中的一个重要的应用.在过去几年,我偶尔访问硅谷不同的技术公司,我常和工作在这儿致力于机器学习应用的人们聊天,我常问他们,最重要的机器学习的应用是什么,或者,你最想改进的机器学习应用有哪些.我最常听到的答案是推荐系统.现在,在硅谷有很多团体试图建立很好的推荐系统.因此,如果你考虑网站像Amazon,或Netflix或Eba…

[论文标题]Improving Implicit Recommender Systems with View Data(IJCAI 18) [论文作者]Jingtao Ding  , Guanghui Yu  , Xiangnan He  , Yuhan Quan ,Yong Li , Tat-Seng Chua , Depeng Jin  , Jiajie Yu  [论文链接]Paper(7-pages // Double column) [摘要] 大多数现有的推荐系统只利用主反馈数据,比如电…

[论文标题]Wide & Deep Learning for Recommender Systems (DLRS'16) [论文作者] Heng-Tze Cheng, Levent Koc, Jeremiah Harmsen, Tal Shaked, Tushar Chandra,Hrishi Aradhye, Glen Anderson, Greg Corrado, Wei Chai, Mustafa Ispir, Rohan Anil,Zakaria Haque, Lichan Hong,…

今天第二篇(最近更新的都是Deep模型,传统的线性模型会后面找个时间更新的哈).本篇介绍华为的DeepFM模型 (2017年),此模型在 Wide&Deep 的基础上进行改进,成功解决了一些问题,具体的话下面一起来看下吧. 原文:Deepfm: a factorization-machine based neural network for ctr prediction 地址:http://www.ijcai.org/proceedings/2017/0239.pdf 1.问题由来 1.1.背景…