论文笔记: Matrix Factorization Techniques For Recommender Systems

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论文笔记: Matrix Factorization Techniques For Recommender Systems

Recommender system strategies 通过例子简单介绍了一下 collaborative filtering 以及latent model,这两个方法在之前的博客里面介绍过,不累述. Matrix factorization methods 许多成功的LFM都是基于MF的.推荐系统的输入数据需要一定显示反馈信息,例如一个用户给电影的评论.通常包含反馈信息的矩阵都是稀疏的,因为用户不会对所有的电影都作出点评.显示反馈信息并不是一直有效的,推荐系统往往需要使用一些隐式的反馈(…

【RS】Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems - 推荐系统的矩阵分解技术

[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…

Recommender Systems中Yehuda Koren 和 Ma Hao的paper

以前读了Yehuda Koren和Ma Hao的论文,感觉非常不错,这里分享一下.如果想着具体了解他们近期发的论文,可以去DBLP去看看. Yehuda Koren也是Netflix Prize的冠军队成员,是推荐系统领域的大神级人物. 1.<Matrix Factorization Techniques For Recommender Systems> 2.<Factorization Meets the Neighborhood:a Multifaceted Collaborativ…

论文笔记: Deep Learning based Recommender System: A Survey and New Perspectives

(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…

【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—课程笔记 Lecture 16—Recommender Systems 推荐系统

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 …

机器学习技法笔记：15 Matrix Factorization

Roadmap Linear Network Hypothesis Basic Matrix Factorization Stochastic Gradient Descent Summary of Extraction Models Summary…

Coursera 机器学习第9章（下） Recommender Systems 学习笔记

9.5 Predicting Movie Ratings9.5.1 Problem Formulation推荐系统.推荐系统的问题表述:电影推荐.根据用户对已看过电影的打分来推测用户对其未打分的电影将会打什么分.下面对一部电影的打分区间是[0,5]. 做道题: 9.5.2 Content Based Recommendations推荐系统的一种实现:基于内容的推荐. 对于每个用户i训练一个参数向量Θ(i),对于每部电影j训练一个特征向量x(j)(其中默认x0=1,实际上特征抽取是不容易的),那么…