BERT4Rec

Bert4Rec代码报错Invalid argument: Key: XXX. Can‘t parse serialized Example.

运行Bert4Rec代码时，先使用gen_data.py分割数据，后运行run.py进行训练，但是训练时报错Invalidargument:Key:XXX.Can‘tparseserializedExample

Amelia0312·2023-08-07 03:19

2019-07-21

BERT4Rec:SequentialRecommendationwithBidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformer阿里的文章，用BERT做序列推荐但是

wwang945·2023-06-23 02:31

BERT4Rec:使用Bert进行序列推荐

just do it now·2022-11-28 13:43

【推荐算法论文阅读】BERT4Rec: Sequential Recommendation with Bidirectional Encoder Representations from Trans

本文提出了bert4rec，应用deepbiderectionalself-attention来对用户的行为序列进行建模的。

CC‘s World·2022-11-28 13:07

【推荐系统】BERT4Rec:使用Bert进行序列推荐

来自：Microstrong今天给大家介绍一篇BERT用于推荐系统的文章，题目是《BERT4Rec:SequentialRecommendationwithBidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformer

zenRRan·2022-11-28 13:06

论文阅读 BERT4Rec: Sequential Recommendation with Bidirectional Encoder Representations from Transformer

一句话总结：采用深层的双向自注意力来对用户行为序列进行建模。1.BERT4Rec简介根据用户历史的行为，对用户动态的偏好进行建模，对于推荐系统来说是有挑战的和重要的。之前的算法使用序列神经网络从左向右地编码用户的历史交互信息为隐含表示，进而进行推荐，因此只利用了单向的信息进行建模。尽管它们是有效的，但由于存在以下限制，我们认为这种从左到右的单向模型是次优的：单向结构限制了用户行为序列中隐藏表示的能

凝眸伏笔·2022-11-28 13:06

阿里推荐算法：BERT4Rec: Sequential Recommendation with Bidirectional Encoder Representations from Transform

Danni_hgc·2022-11-28 13:30

推荐模型-序列推荐-2019：BERT4Rec

BERT4Rec:SequentialRecommendationwithBidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformer."

u013250861·2022-11-28 13:29

会话/序列推荐：Caser、SASRec、BERT4Rec [Session based / Sequential Recommendation]

目录Caser3模型3.1嵌入层3.2卷积层3.3全连接层3.4训练3.6与一些模型的关系SASRec2RELATEDWORK3METHODOLOGY3.1嵌入层3.2自注意力block3.3堆叠自注意力层3.4预测层3.5网络训练3.7讨论4实验4.1数据集4.2对比模型4.3实验细节4.4评价指标4.5推荐表现4.6消融实验4.8注意力权重可视化BERT4RecABSTRACT2RELATED

Dive_·2022-11-27 21:07

推荐算法炼丹笔记：序列化推荐算法Bert4Rec

作者：一元公众号：炼丹笔记之前和海归博士朋友聊天，他说，这篇文章是他所有的复现算法中，处理序列最好的算法之一。原本以为Bert只常见于NLP中，本文我们一起详细地阅读学习一下如何使用Bert来做推荐系统并取得最好的效果的。之前我们的序列化模型从左到右的无向模型是次优的，单向体系结构限制了隐藏表示在用户行为序列中的能力；假设一个严格有序的序列，这并是实用的;本文是最早使用Bert方法来处理该问题的文

炼丹笔记·2022-11-27 21:07

BERT4Rec论文阅读笔记

论文地址：https://arxiv.org/abs/1904.06690摘要通过用户的历史行为建模用户的动态兴趣偏好，对推荐系统来说，是具有挑战性且重要的。现有模型利用序列神经网络模型将用户的历史行为交互从左到右编码成隐含表示用做推荐。尽管他们的效果不错，我们认为这样从左到右的单向模型不是最优的，因为以下一些限制：a)单向架构限制了用户行为序列隐含表示的能力；b)它们经常假设一个严格有序的序列，

superY25·2022-11-09 04:59

Bert4rec : sequential recommendation with bidirectional encoder representations from transformer

提出了bert4rec是应用deepbiderectionalself-attention来对用户的行为序列进行建模的。

昕晴·2020-08-03 23:54

BERT4Rec:基于双向transformer编码表示的序列化推荐

BERT4Rec:SequentialRecommendationwithBidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformer摘要这篇阿里提出的论文，将BERT

Longriver111·2019-07-07 17:55

BERT4Rec: Sequential Recommendation with Bidirectional Encoder Representations from Transformer

Abstract：根据用户历史的行为信息，对用户动态的偏好衍变进行建模，是对推荐系统产生的巨大挑战。现有算法使用序列神经网络，只能从左向右，利用单向信息进行建模。尽管这些放大得到了很好的效果，但是他们设定的严格顺序是不实际的。因此，本文提出针对推荐系统的transformer的双向编码器表示。由于利用深度双向信息会造成信息的泄露，为了解决这个问题，本文使用Clozetask训练模型，利用上下文信息

大琳琳爱吃鱼·2019-06-21 14:10

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