TOP-N,使用了 Movielens, LastFM, Yelp, LastFM数据集包含用户的收听记录,这些记录可以直接转换为隐式反馈, 对于其他两个数据集,我们按照[11,32]将评分视为交互记录,指示用户是否对项目进行了评分。元路径选取不超过4的,长的会引起噪声[30]。10%的数据用于参数调整的验证集。 (2)评估协议和指标
隐语义模型LFM和LSI,LDA,Topic Model其实都属于隐含语义分析技术,是一类概念,他们在本质上是相通的,都是找出潜在的主题或分类。这些技术一开始都是在文本挖掘领域中提出来的,近些年它们也被不断应用到其他领域中,并得到了不错的应用效果。比如,在推荐系统中它能够基于用户的行为对item进行自动聚类,也就是把item划分...
负采样：对负样本进行采样，可以直接采用随机负采样。一方面可以减少样本存储和模型训练的压力，另一方面可以...
在华为全联接大会2024期间，以“践行深度用云，跃迁新高度”为主题的全球混合云基础设施峰会2024成功举办。会上，华为主机上云军团CEO、混合云总裁尚海峰发布大模型混合云TopN场景，首批面向5大行业，共计发布20个领域、80多个行业场景基线。尚海峰提到，本次发布的场景基线都是基于已落地的项目，有方案、有服务、有伙伴...
最近在拜读项亮博士的《推荐系统实践》,系统的学习一下推荐系统的相关知识。今天学习了其中的隐语义模型在Top-N推荐中的应用,在此做一个总结。 隐语义模型LFM和LSI,LDA,Topic Model其实都属于隐含语义分析技术,是一类概念,他们在本质上是相通的,都是找出潜在的主题或分类。这些技术一开始都是在文本挖掘领域中提出来...
SLIM通过稀疏矩阵赋予评分，是top-n推荐系统中非常重要的方法。在16年RecSys的best paper中也提到了SLIM。SLIM和SVD相似，但SLIM直接将矩阵R作为学习得到的用于相乘的矩阵之一。SLIM算法能够提升基于邻域的效果，同时提高基于模型的运行效率。接着，NSVD：全称为《Improving regularized singular value ...
像 学术头条 对论文的推荐,虾米对音乐的推荐,网易云课堂对课程的推荐 都属于Top N推荐。 Relaxed works Top-N推荐的一类主要方法为协同过滤, 协同过滤一般分为两大类:neighborhood-based 基于临近关系的 和 model-based 基于模型的。 neighborhood-based算法就像我们找同学给我们推荐资料。就是先帮我们找到兴趣相似的...
9月19日,在华为全联接大会2024期间,以“践行深度用云,跃迁新高度”为主题的全球混合云基础设施峰会2024成功举办。会上,华为主机上云军团CEO、混合云总裁尚海峰发布大模型混合云TopN场景,首批面向5大行业,共计发布20个领域、80多个行业场景基线。 尚海峰提到,本次发布的场景基线都是基于已落地的项目,有方案、有服务、...
A Revisiting Study of Appropriate Offline Evaluation for Top-N Recommendation Algorithms 对Top-N推荐算法离线评价的再研究 本文章发表于2022年12月21日,收录于ACM Transactions on Information Systems(美国计算机学会信息系统学报) 本文将卷积神经网络(CNN)和注意力模型结合起来,设计了一种基于神经网络框架的推荐算法...
Ranknet，作为Top N 推荐领域的高效工具，其核心在于将排序问题转化为分类问题，通过可微模型进行训练。Lambda Rank的引入进一步提升了其针对性，尽管原文认为Ranknet已足够强大。以下是RankNet Loss的推导过程：首先，将评分问题理解为一个分类任务，比如用户对物品的喜好程度。对于相关性更高的item i和j，...