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Localized Graph Collaborative Filtering
目录概符号说明本文方法 Wang Y., Li C., Li M., Jin W., Liu Y., Sun H., Xie X. and Tang J. Localized graph collaborative filtering. 概 现在的推荐系统, 倾向于为每个 user, item 构建 embeddings. 但是和 NLP 中的问题不同, 推荐的数据往往是非常稀疏的, 所以这么做势必Variational Autoencoders for Collaborative Filtering
目录概整体框架细节代码 Liang D., Krishnan R. G., Hoffman M. D. and Jebara T. Variational autoencoders for collaborative filtering. In International Conference on World Wide Web (WWW), 2018. 概 一种基于 VAE 的协同过滤方法. 整体框架 \(\bm{x}_u \in \mathbbImproving Graph Collaborative Filtering with Neighborhood-enriched Contrastive Learning 阅读笔记
动机 本文是2022年的WWW的一篇论文。图协同过滤方法是一种有效的推荐方法，它很有效，但是它们面临着数据稀疏的问题。对比学习通常用来缓解这个问题，但是目前推荐系统中的对比学习通常是随机采样来构成对比数据对，它们忽略了用户(物品)之间的邻接关系，不能充分发挥对比学习的潜力。本文Neural Graph Collaborative Filtering阅读笔记
动机 本文是2019年SIGIR的一篇文章。在推荐系统中，用户和物品的向量表示(embeddings)是推荐系统的核心，但目前的方法都是根据用户（物品）原有的特征通过映射获取embeddings，并没有将用户与物品交互中的潜在的协同信号编码进embeddings，因此产生的embeddings可能不足以支持捕获协同过滤效【GCN-RS】对比学习：SimpleX: A Simple and Strong Baseline for Collaborative Filtering (CIKM‘21)
SimpleX: A Simple and Strong Baseline for Collaborative Filtering (CIKM’21) 人大高瓴、华为诺亚方舟和清华深圳院的工作。清华前一阵开源了一个CF的baseline，这篇文章就是基于这个库。 看了上面两篇文章 (UltraGCN、GF-CF)，再结合SGL，我觉得可以设计一个对比学习loss，不需Collaborative Translational Metric Learning论文小结(附核心pytorch代码)
前言 在之前得专栏文章中，我们介绍过一种将度量学习引入推荐系统的方法Collaborative Metric Learning(CML)论文总结。其主要的motivation就是说传统的基于点积的矩阵分解方法不满足三角不等式，因此不是一个好的度量方式，会存在一些问题。对此，CML的解决思路是将用户和商品投影到神经协同过滤Neural Collaborative Filtering(NCF)
Neural Collaborative Filtering 简述矩阵分解（MF）NCF1.GMF 广义矩阵分解2.MLP（多层感知机）3.NeuMF 实验 简述 这篇论文是何向南博士所写 论文地址：http://www.comp.nus.edu.sg/~xiangnan/papers/ncf.pdf 翻译链接：https://www.cnblogs.com/HolyShine/p/6728999.html 本文主要论文复现——AutoRec: Autoencoders Meet Collaborative Filtering
《AutoRec: Autoencoders Meet Collaborative Filtering》是2015年Suvash等人发表在“The Web Conference”会议上的一篇论文，作者提出用自编码器预测用户对电影的评分。论文比较短，只有两页，可以说是深度学习在推荐系统领域应用的开端。 ABSTRACT 本文提出了一个新颖的基于自编码器吴恩达机器学习笔记week16——推荐系统 Recommender Systems
吴恩达机器学习笔记week16——推荐系统 Recommender Systems 16-1.问题规划 Problem formulation——机器学习自动学习选取一系列适合的特征16-2.基于内容的推荐算法 Content-based recommendations16-3.协同过滤 Collaborative filtering——特征学习16-4.协同过滤算法 CoNeural Collaborative Filtering（推荐系统）（三）
Neural Collaborative Filtering（推荐系统）（三） 提示：解读NCF系列的第三篇文章，本文解释了MLP的思路，以及在NCF框架下结合GMF和MLP的思路。 3.3 MLP 多层感知网络（MLP）中神经网络部分更加复杂了，而不是向GMF一样直接采取元素内积的方式。 就是下面图里展示的： 总结 MLP和GMP区别就在于M【Spark MLlib】（六）协同过滤 (Collaborative Filtering) 算法分析
文章目录一、协同过滤1.1 概念1.2 分类二、矩阵分解2.1 显式矩阵分解2.2 隐式矩阵分解（关联因子分确定，可能随时会变化）2.3 最小二乘法（Alternating Least Squares ALS）：解决矩阵分解的最优化方法三、Spark MLlib中ALS算法的应用 一、协同过滤 1.1 概念 协同过滤是一种借助"集体计On Data Sharing Strategy for Decentralized Collaborative Visual-Inertial Simultaneous Localization a
张宁 On Data Sharing Strategy for Decentralized Collaborative Visual-Inertial Simultaneous Localization and Mapping Rodolphe Dubois, Alexandre Eudes, Vincent Fr´emont链接：https://pan.baidu.com/s/1DGEZtJ7H7eITfyyns7h06A 提取码：zvcu Abstract—This article introd协同过滤/推荐系统的性能和方法
我真的很想了解人们如何使用协作式过滤和推荐引擎等.我的意思是,在脚本性能方面比什么都重要.我已经读过《 Programming Collective Intelligence》,这确实很有趣,但是倾向于更多地关注事物的算法方面. 我目前只有2k用户,但事实证明,我目前的系统完全不能用于将来,并且已经对服务器泡泡一分钟：Collaborative Mapping with Pose Uncertainties using different Radio Frequencies and Communicat
张宁 Collaborative Mapping with Pose Uncertainties using different Radio Frequencies and Communication Modules 使用不同的无线电频率和通信模块进行姿势不确定性的协作建图链接：https://pan.baidu.com/s/10z34W36Aa3bwxJzykh7ZcA 提取码：4ubw Cornelia Schulz, Richard Hant论文笔记：Neural Graph Collaborative Filtering（SIGIR 2019）
研究目标 学习user和item的向量表示是推荐系统的核心，但在从早期的矩阵分解，到现在的深度学习，都是利用已经存在的特征来进行embedding表示。本文认为，隐藏在user-item之间的编码信息无法在embedding编码的过程中表示出来，因此，由此产生的嵌入可能不足以捕获协作过滤效果。于是，提出了一个【RS】Collaborative Memory Network for Recommendation Systems - 基于协同记忆网络的推荐系统
【论文标题】Collaborative Memory Network for Recommendation Systems （SIGIR'18） 【论文作者】—Travis Ebesu (Santa Clara University)、—Bin Shen (Google)、—Yi Fang (Santa Clara University) 【论文链接】Paper （10-pages // Double column） 【摘要】 在现代Google ML Crash Course => Embeddings, Collaborative Filtering
https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/embeddings/video-lecture? https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/embeddings/translating-to-a-lower-dimensional-space