エントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
Collaborative Denoising Auto-Encoders for Top-N Recommender Systems (WSDM 2016) 読んだ - 糞糞糞ネット弁慶
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
Collaborative Denoising Auto-Encoders for Top-N Recommender Systems (WSDM 2016) 読んだ - 糞糞糞ネット弁慶
(pdf) 手法 ユーザの評価したアイテム集合にノイズを載せ,それを復元する AutoEncoder (AE) を学習する... (pdf) 手法 ユーザの評価したアイテム集合にノイズを載せ,それを復元する AutoEncoder (AE) を学習する. その際,入力層にユーザ固有のノードを1つ追加し,その上で全隠れ層に対してユーザノードから(ユーザ固有の)重みを持った枝を張る. これがただのAEによる推薦と違う,とのこと. あとは損失関数をpointwiseにするかpairwiseにするかとか提案されている. 読解力が極端に悪いせいなのか,えらくシンプルな論文だった. 実験の章,3つのデータセットで試したはずの実験が2つの結果の表しか掲載されていないことだけがよくわからない.