[paper阅读]推荐系统中的协同深度学习

摘要

  • 传统的基于协同过滤的方法将用户对物品的评分作为单一信息源用于训练,生成推荐;但是在数据非常系统的情况下,会大大降低推荐的效果
  • CTR(Collaborative topic regression,协同主题回归)是一个能将两种不同信息员紧密融合在一起的方法;但是,当辅助信息比较稀疏的时候,CTR训练得到的潜在表示并不是很有效
  • 因此,作者在文章中提出了一个层次贝叶斯模型:CDLCollaborative deep learning

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[paper阅读] 物品的丝绸之路-向社交用户推荐来自信息领域的物品(一)

本周给大家带来跨领域推荐的一篇论文Item Silk Road: Recommending Items from Information Domains to Social Users。本篇博客是该系列的第一部分,主要介绍了论文的摘要、简介、预备知识以及具体方法中的信息领域中的学习等,下周继续剩下的部分~

摘要

一般说来,在线平台可以分为两大类:面向信息和面向社交的领域。前者指的是强调用户-物品交互的论坛或者电子商务网站,例如Trip.com

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