【推荐系统】浪潮之巅——深度学习推荐系列模型
深度学习推荐模型模型名称基本原理特点局限性CSDN链接AutoRec基于自编码器，对用户或者物品进行编码，利用自编码器的泛化能力进行推荐单隐层神经网咯结构简单，可实现快速训练和部署表达能力较差Go❤️Deep Crossing利用“Embedding层+多隐层+输出层”的经典深度学习框架，预完成特征...
RecSys提前看 | 深度学习在推荐系统中的最新应用
2019 年 9 月 16 日至 20 日，第 13 届 ACM Conference on Recommender System（RecSys）在丹麦哥本哈根召开。作为推荐系统的顶会，RecSys 一如既往受到了业界的广泛关注。与其他机器学习会议相比，RecSys 一向重视解决实际的问题，即结合在...
Python之GUI：基于Python的GUI界面设计的一套AI课程学习(机器学习、深度学习、大数据、云计算等)推荐系统(包括语音生成、识别等前沿黑科技)
输出结果https://img-blog.csdn.net/20180529114418537核心代码def niu_read_docx(filename): doc=docx.Document(filename) fulltext=[] &n...
基于神经网络嵌入的推荐系统：利用深度学习和维基百科构建图书推荐系统
深度学习应用甚广，在诸多方面的表现，如图像分割、时序预测和自然语言处理，都优于其他机器学习方法。以前，你只能在学术论文或者大型商业公司中看到它的身影，但如今，我们已能利用自己的电脑进行深度学习计算。本文将利用深度学习和维基百科构建图书推荐系统。 该推荐系统基于假设：链接到类似的维基百科页面的书籍彼此...
推荐系统遇上深度学习(六)--PNN模型理论和实践
1、原理 PNN，全称为Product-based Neural Network，认为在embedding输入到MLP之后学习的交叉特征表达并不充分，提出了一种product layer的思想，既基于乘法的运算来体现体征交叉的DNN网络结构，如下图： 按照论文的思路，我们也从上往下来看这个网络结构：...
推荐系统遇上深度学习(五)--Deep&Cross Network模型理论和实践
1、原理 Deep&Cross Network模型我们下面将简称DCN模型： 一个DCN模型从嵌入和堆积层开始，接着是一个交叉网络和一个与之平行的深度网络，之后是最后的组合层，它结合了两个网络的输出。完整的网络模型如图： 嵌入和堆叠层 我们考虑具有离散和连续特征的输入数据。在网络规模推荐系统...
推荐系统遇上深度学习(四)--多值离散特征的embedding解决方案
1、背景 在本系列第三篇文章中，在处理DeepFM数据时，由于每一个离散特征只有一个取值，因此我们在处理的过程中，将原始数据处理成了两个文件，一个记录特征的索引，一个记录了特征的值，而每一列，则代表一个离散特征。 但假如，我们某一个离散特征有多个取值呢？举个例子来说，每个人喜欢的NBA球队，有的人可...
推荐系统遇上深度学习(三)--DeepFM模型理论和实践
1、背景 特征组合的挑战 对于一个基于CTR预估的推荐系统，最重要的是学习到用户点击行为背后隐含的特征组合。在不同的推荐场景中，低阶组合特征或者高阶组合特征可能都会对最终的CTR产生影响。 之前介绍的因子分解机(Factorization Machines, FM)通过对于每一维特征的隐变量内积来提...
中国人工智能学会通讯——深度学习与推荐系统 3 总结与展望
3 总结与展望 本文中简要介绍了推荐系统的核心技术，以及关于深度学习在推荐系统上的最新进展。可以看到，目前深度模型在推荐系统上的应用还处于比较初级的阶段[28]，尤其是技术上的发展较慢于计算机视觉和自然语言处理领域。关于未来工作有如下三点展望。 （1）在线学习与增量学习。在实际产品中，用户数据实时到...
中国人工智能学会通讯——深度学习与推荐系统 2.2 深度交互函数学习 (Learning Interaction Function with Deep Learning)
2.2 深度交互函数学习 (Learning Interaction Function with Deep Learning) 作为早期使用神经网络进行评分建模的代表性工作，文献[42]使用限制玻尔兹曼机（RBM）学习交互函数，但该方法的近似优化算法较为费时[28]，且不易扩展到有辅助信息的情况。近...
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