【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

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【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-ICML,PMLR) [论文作者]Yehuda Koren [论文链接]Paper (9-pages // Double column) [摘要] 推荐系统为用户提供个性化的产品或服务建议.这些系统通常依赖于协同过滤(CF),通过分析过去的事务来建立用户和产品之间的关联.比较成功的CF方法有两种,一种是直…

【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 (24th-IJCAI ) (Proceedings of the Twenty-Fourth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2015) ) [论文作者]Liping Jing, PengWa…

【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 recsys.ACM ) [论文作者] Yue ShiDelft University of Technology, Delft, Netherlands Martha LarsonDelft University of Technology, Delft, Netherlands Alan Ha…

【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 Computer Society) [论文作者]Greg Linden,Brent Smith,and Jeremy York • Amazon.com [论文链接]Paper (5-pages // Double column) [Info] 亚马逊是推荐系统领域最具代表性的公司之一.(还有一家是N…

Music Recommendation System with User-based and Item-based Collaborative Filtering Technique(使用基于用户及基于物品的协同过滤技术的音乐推荐系统)【更新】

摘要: 大数据催生了互联网,电子商务,也导致了信息过载.信息过载的问题可以由推荐系统来解决.推荐系统可以提供选择新产品(电影,音乐等)的建议.这篇论文介绍了一个音乐推荐系统,它会根据用户的历史行为和口味向用户推荐歌曲.本文介绍一种基于用户和物品的协同过滤技术.首先,建立一个用户-物品相关矩阵来形成用户集群和物品集群.然后,使用这些集群找出和目标用户最相似的用户集群和物品集群.最后,系统会根据最相似的用户和物品集群来推荐音乐.该算法将在基准数据集Last.fm上进行实施.实验结果显示该算法的表现要…

[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. 携程在深度学习与推荐系统结合的领域也进行了相关的研究与应用,并在国际人工智能顶级会议AAAI 2017上发表了相应的研究成果<A Hybrid Collaborative Filtering Model with Deep Structure for Recommender Systems>,本文将分…

深度学习应用在推荐系统的论文-----A Novel Deep Learning-Based Collaborative Filtering Model for Recommendation System

1.题目:一种新的基于深度学习的协同过滤推荐系统 2.摘要: 以协同过滤(CF)为基础的模型主要获取用户和项目的交互或者相关性.然而,现有的基于CF的方法只能掌握单一类型的关系,如RBM,它只能获取用户-用户或项目-项目关系的相关性,而矩阵分解(MF)可以捕捉到用户-项目之间的相互作用. 为了克服基于CF方法的这些困难,我们提出了一种新的深层学习方法,主要分为两个阶段:①获取用户以及项目的预先表示②神经网络预测. 在初始阶段,对应的低维向量的用户和项目单独学习,获得用户–用户和项目–项目相关的语…