AutoRec: Autoencoders Meet Collaborative Filtering

时间 2020-12-23

标签 AutoRec 繁體版

原文原文链接

《AutoRec: Autoencoders Meet Collaborative Filtering》目的：利用AE来预测用户对物品missing的评分值。论文信息：WWW 2015。一，Contribution： 1）提出一种新的深度学习模型AutoRec，将CF和AE结合，实验证明在RMSE指标数上优于CF和RBM等模型。二，实验：我们提出一种混合的协同过滤推荐系统

>>阅读原文<<

1. 《AutoRec: Autoencoders Meet Collaborative Filtering》理解
2. 翻译AutoRec: Autoencoders Meet Collaborative Filtering
3. 《AutoRec: Autoencoders Meet Collaborative Filtering》WWW2015 阅读笔记
4. 论文笔记：AutoRec: Autoencoders Meet Collaborative Filtering
5. Collaborative Filtering
6. Collaborative filtering with GraphChi
7. Neural Collaborative Filtering
8. WWW2017 Neural Collaborative Filtering
9. user Collaborative Filtering
10. 论文笔记：Neural Collaborative Filtering
更多相关文章...
• Maven POM - Maven教程
• W3C词汇和术语表 - 网站建设指南
• RxJava操作符（三）Filtering

最新文章

1. css 让chrome支持小于12px的文字
2. 集合的一点小总结
3. ejb
4. Selenium WebDriver API
5. 人工智能基础，我的看法
6. Non-local Neural及Self-attention
7. Hbuilder 打开iOS真机调试操作
8. improved open set domain adaptation with backpropagation 学习笔记
9. Chrome插件 GitHub-Chart Commits3D直方图视图
10. CISCO ASAv 9.15 - 体验思科上一代防火墙

本站公众号

欢迎关注本站公众号,获取更多信息

1. 《AutoRec: Autoencoders Meet Collaborative Filtering》理解
2. 翻译AutoRec: Autoencoders Meet Collaborative Filtering
3. 《AutoRec: Autoencoders Meet Collaborative Filtering》WWW2015 阅读笔记
4. 论文笔记：AutoRec: Autoencoders Meet Collaborative Filtering
5. Collaborative Filtering
6. Collaborative filtering with GraphChi
7. Neural Collaborative Filtering
8. WWW2017 Neural Collaborative Filtering
9. user Collaborative Filtering
10. 论文笔记：Neural Collaborative Filtering

>>更多相关文章<<