【1、Attention_based Group recommendation——基于注意力机制的群组推荐】的更多相关文章

1、Attention_based Group recommendation——基于注意力机制的群组推荐

1.摘要: 本文将Attention-based模型和BPR模型结合对给定的群组进行推荐项目列表. 2.算法思想: 如图: attention-based model:[以下仅计算一个群组的偏好,多个群组计算过程一样] ① 群组:      以上为n个子群组,来自于一个给定的群组,包含用户 { u1,u2,u3,……,un }, ② α i,j : 定义α i,j 为用户 j 的子群组 i (不包含用户 i )的偏好程度.因为 α i,j 作为用户 j 对整个群组的重要程度,而不仅仅是对用户 i…

2、Attentive Group Recommendation----注意力集中的群组推荐

1.摘要: 采用attention和NCF结合解决群组偏好融合的问题. 贡献: 第一个使用神经网络学习融合策略的组推荐. 进一步整合用户-项目交互改进组推荐,减轻冷启动问题. 2.方法: 模型AGREE模型包括:1)组特征学习:成员融合+群组偏好:2)与NCF的交互学习 2.1   符号: n个用户:U = { u1,……,un } s个群组:G = { g1,……,gs } m个项目:V = { v1,……,vm } 群组和项目的交互:Y 用户和项目交互:R 输入:U.G.V.Y.R 输出:两…

7、A Design of Group Recommendation Mechanism Considering Opportunity Cost and Personal Activity Using Spark Framework---使用Spark框架的基于机会成本以及个人活动群组推荐机制

来源EDB2018---EDB 一.摘要: 组推荐是将一种项目(例如产品.服务)推荐给由多个成员组成的组的方法. 最小痛苦法(least Misery)是一种具有代表性的群体推荐方法,其能够推荐考虑群体不满意的项目,但存在推荐准确率低的缺点. 均值法推荐精度较高,但是不能考虑群体的不满意项目. 本文提出一种基于机会成本和个人活动的群组推荐方法,[机会成本,当选择特定项目时所丢弃的剩余项目的最大值],其优点:考虑了准确度以及满意度. 二.介绍: 协同过滤是一种传统的推荐算法,可以给用户推荐新的项目…

NLP教程(6) - 神经机器翻译、seq2seq与注意力机制

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/242 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为斯坦福CS224n<自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看…

8、Situation-Dependent Combination of Long-Term and Session-Based Preferences in Group Recommendations: An Experimental Analysis ----组推荐中基于长期和会话偏好的情景依赖组合

一.摘要: 背景:会话组推荐系统的一个主要挑战是如何适当地利用群组成员之间的交互引起用户偏好,这可能会偏离用户的长期偏好.长期偏好和群组诱导的偏好之间的相对重要性应该根据具体的群组设置而变化. 本文:通过实验,结论:当群组讨论对群组成员的喜好没有影响时,长期偏好占有更大权重.而当群组上下文促使成员有更多或更少的相似喜好时,群组诱导偏好占有更大权重. 二.引言: 背景:传统的推荐系统注重于个性化推荐,但是现在存在许多需要满足一组用户需求的场景.例如,一群朋友或者一个家庭需寻找一个餐厅,这导致了群组…

4----COM：a Generative Model for group recommendation（组推荐的一种生成模型）

1.摘要: 组推荐的一个挑战性问题:因为不同组的成员就有不同的偏好,如何平衡这些组员的偏好是一个难以解决的问题. 在本文中,作者提出了一个COM的概率模型来建立组活动生成过程. 直觉上: 一个组中的用户可能有不同的影响,在不同主题影响力不同,如对看电影有权威的用户在音乐上影响力可能低. 群体中的用户可能作为组员的表现和作为独立个体表现不一样. COM基于这些直觉,融合组成员之间的偏好成为组偏好来进行推荐. 2.介绍 传统的组推荐主要分为基于memory和基于model两类,这两类都忽略了组成员之…

Linux - 有效群组（effective group）与初始群组（initial group），groups，newgrp

每个使用者在他的 /etc/passwd 里面的第四栏有所谓的 GID ,那个 GID 就是所谓的『初始群组 (initial group) 』!也就是说,当用户一登陆系统,立刻就拥有这个群组的相关权限的意思. 举例来说,我们上面提到 dmtsai 这个使用者的 /etc/passwd 与 /etc/group 还有 /etc/gshadow 相关的内容如下: [root@www ~]# usermod -G users dmtsai <==先配置好次要群组 [root@www ~]# grep…

NLP之基于Seq2Seq和注意力机制的句子翻译

Seq2Seq(Attention) @ 目录 Seq2Seq(Attention) 1.理论 1.1 机器翻译 1.1.1 模型输出结果处理 1.1.2 BLEU得分 1.2 注意力模型 1.2.1 Attention模型 1.2.2 Seq2Seq(Attention)模型结构 1.2.2.1 Encoder 1.2.2.2 Decoder 1.2.2.2.1 原始解码器 1.2.2.2.2 带有注意力机制的解码器 1.3 特殊字符 2.实验 2.1 实验步骤 2.2 算法模型 2.2.1…

NLP之基于Bi-LSTM和注意力机制的文本情感分类

Bi-LSTM(Attention) @ 目录 Bi-LSTM(Attention) 1.理论 1.1 文本分类和预测(翻译) 1.2 注意力模型 1.2.1 Attention模型 1.2.2 Bi-LSTM(Attention)模型结构 2.实验 2.1 实验步骤 2.2 算法模型 1.理论 1.1 文本分类和预测(翻译) 文本分类的输入处理和预测(翻译)不同: 预测(翻译)通常用eye()把每个输入向量转换为one-hot向量, 但文本分类模型通常用Embedding初始化一个嵌入矩阵用来…

基于Seq2Seq和注意力机制的句子翻译

Seq2Seq(Attention) 目录 Seq2Seq(Attention) 1.理论 1.1 机器翻译 1.1.1 模型输出结果处理 1.1.2 BLEU得分 1.2 注意力模型 1.2.1 Attention模型 1.2.2 Seq2Seq(Attention)模型结构 1.2.2.1 Encoder 1.2.2.2 Decoder 1.2.2.2.1 原始解码器 1.2.2.2.2 带有注意力机制的解码器 1.3 特殊字符 2.实验 2.1 实验步骤 2.2 算法模型 2.2.1 En…