论文笔记 : NCF( Neural Collaborative Filtering)

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论文笔记 : NCF( Neural Collaborative Filtering)

ABSTRACT 主要点为用MLP来替换传统CF算法中的内积操作来表示用户和物品之间的交互关系. INTRODUCTION NeuCF设计了一个基于神经网络结构的CF模型.文章使用的数据为隐式数据,想较于显性数据,implicit feedback更容易获取但比较难处理.文章的主要贡献有以下三点: (1) 使用神经网络结构对用户以及物品的latent features进行建模,设计了一个通用的NCF框架. (2) 文章证明了MF是NCF的一个特例,使用MLP赋予NCF获取高阶非线性交互的能力.…

论文笔记系列-Neural Network Search ：A Survey

论文笔记系列-Neural Network Search :A Survey 论文笔记 NAS automl survey review reinforcement learning Bayesian Optimization evolutionary algorithm 注:本文主要是结合自己理解对原文献的总结翻译,有的部分直接翻译成英文不太好理解,所以查阅原文会更直观更好理解. 本文主要就Search Space.Search Strategy.Performance Estimatio…

【RS】：论文《Neural Collaborative Filtering》的思路及模型框架

[论文的思路] NCF 框架如上: 1.输入层:首先将输入的user.item表示为二值化的稀疏向量(用one-hot encoding) 2.嵌入层(embedding):将稀疏表示映射为稠密向量(??如何映射) 所获得的用户(项目)的嵌入(就是一个稠密向量)可以被看作是在潜在因素模型的上下文中用于描述用户(项目)的潜在向量. 3.NCF 层:将用户嵌入和项目嵌入送入多层神经网络结构,我们把这个结构称为神经协作过滤层,它将潜在向量映射为预测分数. 4.输出层:预测分数预测模型为: 其中,…

论文笔记系列-Neural Architecture Search With Reinforcement Learning

摘要神经网络在多个领域都取得了不错的成绩,但是神经网络的合理设计却是比较困难的.在本篇论文中,作者使用递归网络去省城神经网络的模型描述,并且使用增强学习训练RNN,以使得生成得到的模型在验证集上取得最大的准确率. 在 CIFAR-10数据集上,基于本文提出的方法生成的模型在测试集上得到结果优于目前人类设计的所有模型.测试集误差率为3.65%,比之前使用相似结构的最先进的模型结构还有低0.09%,速度快1.05倍. 在 Penn Treebank数据集上,根据本文算法得到的模型能够生成一个新…

阅读笔记：Item-based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms

概要: 推荐系统通过信息获取技术解决在线的个人的消息.产品或者服务的推荐问题.这些系统,特别是基于k临近协同过滤算法,在网络上取得了广泛的成功.可用信息和访问人数的巨大增加成了推荐系统一个难题.基于商品的协同过滤推荐算法应运而生,通过分析用户特征矩阵计算推荐信息.本文主要分析不同的基于商品的推荐算法,还会同k临近过滤算法比较,同时提供比现存最好的基于用户算法更好的算法. 一.协同过滤算法分类协同过滤算法主要分为:1.基于存储 2.基于模型基于存储:它利用整个用户商品数据来产生预测,使用静态的…

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…

【翻译】Neural Collaborative Filtering--神经协同过滤

[说明] 本文翻译自新加坡国立大学何向南博士 et al.发布在<World Wide Web>(2017)上的一篇论文<Neural Collaborative Filtering>.本人英语水平一般+学术知识匮乏+语文水平拙劣,翻译权当进一步理解论文和提高专业英语水平,translate不到key point还请见谅. 何博士的主页:http://www.comp.nus.edu.sg/~xiangnan/ 本文原文:http://www.comp.nus.edu.sg/~xi…

【论文笔记】SamWalker: Social Recommendation with Informative Sampling Strategy

SamWalker: Social Recommendation with Informative Sampling Strategy Authors: Jiawei Chen, Can Wang, Sheng Zhou, Qihao Shi, Yan Feng, Chun Chen WWW'19 浙江大学目录 SamWalker: Social Recommendation with Informative Sampling Strategy 0. 总结 1. 研究目标 2. 问题背景 3.…

【论文笔记】 Denoising Implicit Feedback for Recommendation

Denoising Implicit Feedback for Recommendation Authors: 王文杰,冯福利,何向南,聂礼强,蔡达成 WSDM'21 新加坡国立大学,中国科学技术大学,山东大学论文链接:http://staff.ustc.edu.cn/~hexn/papers/WSDM_2021_ADT.pdf,https://arxiv.org/pdf/2006.04153.pdf 本文链接:https://www.cnblogs.com/zihaojun/p/157040…

【论文笔记】Malware Detection with Deep Neural Network Using Process Behavior

[论文笔记]Malware Detection with Deep Neural Network Using Process Behavior 论文基本信息会议: IEEE(2016 IEEE 40th Annual Computer Software and Applications Conference) 单位: Nagoya University(名古屋大学).NTT Secure Platform Laboratories(NTT安全平台实验室) 方法概述数据:81个恶意软件日志文件…