A smooth collaborative recommender system 推荐系统-浅显了解
2024-09-05 06:40:22
characteristic:
1、Tracking user
2、personliza
3、面对的问题类似于分形学+混沌学(以有观无+窥一管而知全貌)
4、Data:high-volume、sparse
方法:
(1)传统方法
MF:matrix factorization
RBM:Restricted Boltzman Machine
(2)现有方法
Hybird System/content-boosted system
Matrix completion
Ensemble methods
Deep neural network
主讲人选用的是MF
技术路线
(1)核函数
(2)SVD
Trick:
(1)拆分Loss+不同权重
(2)Attention与推荐系统的相似之处是相关性空间的搜索,本质是找个性与共性
(3)统计学习方法,依然利用了图论(computional graph)
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