[论文标题]Modeling User Exposure in Recommendation (2016-WWW) [论文作者]Dawen Liang,Laurent Charlin,James McInerney,David M. Blei [论文链接]Paper(11-pages  // Double column) [摘要] 通过利用用户之间的相似模式,协作过滤分析用户对项目的偏好(例如,书籍.电影.餐馆.学术论文).在隐式反馈设置中,所有的项目,包括用户不使用的项目,都被考虑在内.但这样…

Modeling User Exposure in Recommendation [论文作者]Dawen Liang, David M. Blei, etc. WWW'16 Columbia University 目录 Modeling User Exposure in Recommendation 0. 总结 1.研究目标 2.问题背景 3. 方法 3.1 模型描述 3.2 对曝光概率的建模 3.3 参数学习 3.4 预测模型 4. 实验 4.1 数据集 4.2 实验结果 4.3模型分析 4.…

Slope One 是一系列应用于 协同过滤的算法的统称.由 Daniel Lemire和Anna Maclachlan于2005年发表的论文中提出. [1]有争议的是,该算法堪称基于项目评价的non-trivial 协同过滤算法最简洁的形式.该系列算法的简洁特性使它们的实现简单而高效,而且其精确度与其它复杂费时的算法相比也不相上下. [2]. 该系列算法也被用来改进其它算法.[3][4]. 目录   [隐藏] 1 协同过滤简介及其主要优缺点2 Item-based协同过滤 和 过适3 电子商务…

本文将介绍Google发表在RecSys'19 的论文<Recommending What Video to Watch Next: A Multitask Ranking System>.主要解决大规模视频推荐中的排序阶段的多任务学习和用户选偏置问题. 背景 给定当前用户正在观看的视频,推荐给用户下一个可能观看或者喜欢的视频.在实际推荐场景中的两个主要问题: 1)多目标:我们不仅希望推荐的视频用户会点击,而且希望用户会给好评并分享给朋友观看 2)选择偏置:用户点击视频可能因为该视频在页面的顶…

原论文在UMAP'16.文章并没有太高深的模型,比较接地气:但其观点与结论很独到,并且在工业界具有很强的实际操作价值. 针对推荐系统的研究大多关注在挖掘用户并不知道但是却与其兴趣相关的物品.不过每个推荐系统所在的领域都有其各自的特点,本文所讨论的是电商领域的推荐系统,在电商领域中,给用户适当地推荐其过去曾经浏览过(或者消费过)的物品(reminders)同样具有一定的价值. 实验证明,在推荐结果中同时包含有reminders以及协同过滤(CF)等推荐方式的结果时,具有最好的效果.但是在推荐rem…

一.定义 UserCF:推荐那些和他有共同兴趣爱好的用户喜欢的物品 ItemCF:推荐那些和他之前喜欢的物品类似的物品 根据用户推荐重点是反应和用户兴趣相似的小群体的热点,根据物品推荐着重与用户过去的历史兴趣,即: UserCF是某个群体内的物品热门程度 ItemCF是反应本人的兴趣爱好,更加个性化 二.新闻类网站采用UserCF的原因: 用户大都喜欢热门新闻,特别细粒度的个性化可忽略不计 个性化新闻推荐更强调热点,热门程度和实效性是推荐的重点,个性化重要性则可降低 ItemCF需要维护一张物品…

本文由云+社区发表 作者:腾讯技术工程 导语:最近几年来,深度学习在推荐系统领域中取得了不少成果,相比传统的推荐方法,深度学习有着自己独到的优势.我们团队在QQ看点的图文推荐中也尝试了一些深度学习方法,积累了一些经验.本文主要介绍了一种用于推荐系统召回模块的深度学习方法,其出处是Google在2016年发表于RecSys的一篇用于YouTube视频推荐的论文.我们在该论文的基础上做了一些修改,并做了线上AB测试,与传统的协同召回做对比,点击率等指标提升明显. 为了系统的完整性,在介绍主模型前,本…

本文将介绍阿里发表在 SIGIR'18 的论文ESMM<Entire Space Multi-Task Model: An Effective Approach for Estimating Post-Click Conversion Rate>.文章提出使用多任务学习解决CVR(转化率)预估时的样本选择偏差和数据稀疏问题. 背景 在推荐系统.在线广告等应用中,CVR预估比CTR预估更加重要,CTR预估聚焦于点击率预估,即预测用户会不会点击,但是用户点击后进行消费才是最终目标.传统的CVR预估任…

''' 基于用户的协同推荐 条目数据 ''' import pandas as pd from io import StringIO import json #数据类型一:条目(用户.商品.打分)(避免巨型稀疏矩阵) csv_txt = '''"Angelica","Blues Traveler",3.5 "Angelica","Broken Bells",2.0 "Angelica","Nora…

原书作者使用字典dict实现推荐算法,并且惊叹于18行代码实现了向量的余弦夹角公式. 我用pandas实现相同的公式只要3行. 特别说明:本篇笔记是针对矩阵数据,下篇笔记是针对条目数据. ''' 基于用户的协同推荐 矩阵数据 ''' import pandas as pd from io import StringIO import json #数据类型一:csv矩阵(用户-商品)(适用于小数据量) csv_txt = '''"user","Blues Traveler&qu…