通过将内积运算替换为可以从数据中学习任意函数的神经体系结构,本文提出了一个名为NCF(Neural network based Collaborative Filtering)的通用框架。 NCF是通用的,可以在其框架下表示和推广矩阵分解。 为了使NCF建模具有非线性效果,我们提出利用多层感知器来学习用户与物品的交互函数。 在两个真实世界的数据集上进行的大量...
1.下载原论文、源代码 GitHub - hexiangnan/neural_collaborative_filtering: Neural Collaborative Filtering 先看一眼模型图,输入层,嵌入层,神经 CF 层,最后输出层。我的注意点如下: (1)神经嵌入层画的一层比一层小的感觉。(2)输入层到嵌入层,交叉箭头, PM×K=puk 对比右边的 QN×K=qik,k 应该就是 index...
我们提出了一个通用的框架——NCF(Neural network-based Collaborative Filtering),用神经网络结构来代替向量的内积操作,可以拟合任意的函数。 准备工作 从隐式数据中学习 令MM和NN代表用户和商品的数量,从用户和商品的隐式交互数据中可以定义如下用户——商品交互矩阵: ...
由于隐向量内积这一方法过于简单,难以发现用户和物品之间更深的关系,对此,本篇论文提出了一种称为NCF(Neural network based Collaborative Filtering)的通用框架,该框架可以从数据中学习任意函数,捕捉到更深层的用户与物品之间的关系,具有很强的灵活性和表达能力。该框架主要针对隐反馈数据。
user和item的embedding向上进入全连接的神经网络结构,称为neural collaborative filtering layers,将latent vector映射成预测的score。(对于不同的问题,这里的每一层layer也是可以定制的) layer X的维度决定了模型的capability。 通过最小化y^u,i和yu,i的pointwise loss来训练模型。(文中提到另一种训练模型的方法,使用...
An alternative method to collaborative filtering recommender systems could be the use of neural networks. Neural networks have been applied to learning tasks, such as text recognition, credit rating analysis, classification and prediction and so forth. In this work, we present an elegant and ...
3. Neural Collaborative Filtering(NCF) 提出总体框架NCF,阐述NCF学习强调了隐式数据的二进制属性的概率模型。MF能够表达为...和项目的潜在特征点乘。通过用神经结构代替内积这可以从数据中学习任意函数,据此我们提出一种通用框架,我们称它为NCF(Neural network-based Collaborative Neural Collaborative Filtering(NCF)(a...
推荐系统之基于内容的推荐算法:NeuralCollaborativeFiltering:基于内容的推荐算法基础 1推荐系统概述 1.1推荐系统的重要性 在当今信息爆炸的时代,用户面对海量的信息和产品时,往往难以找到真正符合自己需求和兴趣的内容。推荐系统通过分析用户的历史行为、兴趣偏好以及物品的特征,为用户推荐最相关、最感兴趣的内容,从而提高用户...
Neural collaborative filtering framework 为了允许神经网络对协同过滤进行一个完整的处理,我们采用上图展示的多层感知机去模拟一个用户项目交互,它的一层的输出作为下一层的输入。底部输入层包括两个特征向量和,分别用来描述用户和项目。 他们可以进行定制,用以支持广泛的用户和项目的建模,例如上下文感知,基于内容,和基于...
A collaborative filtering model based on heterogeneous graph neural network Herein, a collaborative filtering model is proposed based on a heterogeneous graph convolutional neural network that explicitly encodes the similarities between ... B Yang,L Qiu,WU Shu - 《Journal of Tsinghua University》 被引...