Collaborative 第5页

图像美学评价+注意力机制（IAQA+ATTENTION）Collaborative and Attentive Learning for Personalized Image Aesthetic...

清华大学在2018IJCAI发表的一篇文章。文章主要提出一个问题，先有的美学评估的方法都是对象不可知的，但是美学这一标准个体间差异很大。因此文章提出一个模型，针对特定用户的偏好，构架美学评价指标。模型所用的数据库是在AVA的基础上搭建的，在https://www.dpchallenge.com/中，每张图片下边可以看到不同用户的id和该用户对图片的评价，针对特定用户的反馈，给图像重新打分，流程如下

牛肉塔克·2020-06-26 04:16

《Neural Collaborative Filtering》NCF模型的理解以及python代码

1原文2NCF模型2.1背景在信息爆炸的时代，推荐系统在缓解信息过载方面发挥着关键作用，已被许多在线服务广泛采用，包括电子商务，在线新闻和社交媒体网站。个性化推荐系统的关键在于根据用户过去的交互（例如评级和点击）对项目的偏好建模，称为协同过滤。在各种协同过滤技术中，矩阵分解（MF）是最受欢迎的一种，其中使用潜在特征向量来表示用户或项目，将用户和项目投射到共享潜在空间。此后，用户对项目的交互被建模为

蠡1204·2020-06-25 17:46

论文笔记：Neural Collaborative Filtering

一、基本信息论文题目：《NeuralCollaborativeFiltering》发表时间：WWW2017作者及单位：二、摘要Inrecentyears,deepneuralnetworkshaveyieldedimmensesuccessonspeechrecognition,computervisionandnaturallanguageprocessing.However,theexplor

塘朗老实人·2020-06-25 10:12

TVCG Collaborative Large-Scale Dense 3D Reconstruction with Online Inter-Agent Pose Optimisation

GolodetzS,CavallariT,LordNA,etal.CollaborativeLarge-ScaleDense3DReconstructionwithOnlineInter-AgentPoseOptimisation[J].IEEEtransactionsonvisualizationandcomputergraphics,2018,24(11):2895-2905.Abstract

天人合一moonlight·2020-06-24 15:04

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，提出了一个新的推荐框架NeuralGraphCollaborativeFiltering(NGCF)，

diaoxie5337·2020-06-23 04:38

论文笔记 : NCF( Neural Collaborative Filtering)

ABSTRACT主要点为用MLP来替换传统CF算法中的内积操作来表示用户和物品之间的交互关系.INTRODUCTIONNeuCF设计了一个基于神经网络结构的CF模型.文章使用的数据为隐式数据,想较于显性数据,implicitfeedback更容易获取但比较难处理.文章的主要贡献有以下三点:(1)使用神经网络结构对用户以及物品的latentfeatures进行建模,设计了一个通用的NCF框架.(2)

diaoqi6581·2020-06-23 04:02

[论文笔记]EMNLP2019: Leverage Lexical Knowledge for Chinese NER via Collaborative Graph Network

构建联合图神经网络解决中文NER问题论文链接论文代码一.介绍Motivation作者首先介绍了lexicalwordinformation对中文NER的重要性，并提出lexicalword实际包含了两重信息:一是词语的边界信息，二是词语的语义信息。基于此结合现有工作，以Figure1为例，作者提出了两项挑战：如何融合self-matchedwords.一个字符的self-matchedlexica

御风而行Carrie·2020-06-22 20:06

RBM and NADE TO Collaborative Filtering

RBMandNADETOCollaborativeFiltering最近在看深度学习在推荐算法上应用，本篇是hulu公司同事的ICML的文章ANeuralAutoregressiveApproachtoCollaborativeFiltering,介绍了利用NADE进行电影推荐的方法，在NETFX的数据集上取得了不错的结果，本文主要是学习和记录笔记，学习NADE-CF，并记录所涉及的一些算法，供后

一步一个脚印的屌丝·2020-06-22 20:18

Neural Collaborative Filtering（NCF）(a improvement to MF)

RRZS·2020-06-22 17:58

Neutral Graph Collaborative Filtering——论文提炼

目录AbstractKEYWORDS1INTRODUCTION2METHODOLOGY2.1EmbeddingLayer2.2EmbeddingPropagationLayers2.2.1First-orderPropagation2.2.2High-orderPropagation2.3ModelPrediction2.4Optimization2.4.1ModelSize2.4.2Messag

GrandNovice·2020-06-22 08:34

A Guide to Singular Value Decomposition for Collaborative Filtering阅读笔记

本文使用的物品、对象、项目、产品等词对应原文的objects，在最近的推荐系统中，统称为item。本文的方法来自：AGuidetoSingularValueDecompositionforCollaborativeFilteringChih-ChaoMaDepartmentofComputerScience,NationalTaiwanUniversity,Taipei,TaiwanMaCC.AG

lijfrank·2020-06-21 20:41

Memory-based的CF推荐--Item-based的方法：Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms

本文提到的”项目“为”item“，用户为”user“。BadrulSarwar,GeorgeKarypis,JosephKonstan,andJohnRiedl摘要推荐系统将知识发现技术应用于在生活中针对信息、产品或服务提出个性化建议的问题。这些系统，尤其是基于k近邻协同过滤的系统，正在网络上获得广泛的成功。可用信息的巨大增长，以及最近访问Web站点的访客的数量，对推荐系统提出了一些挑战。它们是：

lijfrank·2020-06-21 20:41

Neural Collaborative Filtering

时间：2017.08.26作者：XiangnanHe,LiziLiao,HanwangZhang,LiqiangNie,XiaHu,Tat-SentChuaAbstract以往deeplearning模型只用在contentinformation上，比如描述商品的文字、音乐、图片，对于用户、物品的交互信息，用的还是MF（隐向量之间的点乘）来学习。而NCF在implicitfeedback数据上使用

ChristineC_·2020-06-21 18:18

Hexiangnan博士 neural_collaborative_filtering 论文源码详细注解、基于新版本keras的修改

文章目录一、致谢二、算法模型三、源码分析3.1源码结构3.2数据集读写Dataset.py3.3评价功能evaluate.py3.4模型构建以及训练3.5本文提出的最优算法模型构建过程4.对于源码版本兼容性对应的问题5.关于相似思路的启发一、致谢最近打算研究推荐系统，第一篇阅读的就是实验室推荐的《NeuralCollaborativeFiltering》，何向南博士的论文。下为作者论文源码地址：源

forevermoonlight·2020-06-21 01:29

论文笔记之Neural Collaborative Filtering

NeuralCollaborativeFiltering文中指出虽然之前有一些工作使用deeplearning来解决推荐问题，但这些工作基本上使用deeplearning来对辅助信息建模，对于协同过滤的关键信息——user和item的交互信息，之前的工作仍然使用矩阵分解(MF)，将users和items映射到一个共享的隐空间，然后对users和items的latentfeature做内积。用神经网

小弦弦喵喵喵·2020-05-22 17:26

论文笔记 Neural Graph Collaborative Filtering [SIGIR 2019 ]

[SIGIR2019]NeuralGraphCollaborativeFilteringpaper|codes|author摘要学习用户和商品的表示是现代推荐系统的核心。从早期的矩阵分解，到最近的深度学习，现有的工作都是从用户和上项目的现有特性（比如ID、属性），映射得到它们的嵌入表示。这往往忽略两者之间的collaborativesignal，因此，产生的嵌入不能很好地捕获协作过滤效果。模型介绍

AshleyScsy·2020-04-23 00:03

笔记-Neural Collaborative Filtering

He,X.,Liao,L.,Zhang,H.,Nie,L.,Hu,X.,&Chua,T.S.(2017,April).Neuralcollaborativefiltering.InProceedingsofthe26thInternationalConferenceonWorldWideWeb(pp.173-182).InternationalWorldWideWebConferencesStee

tornoto·2020-04-12 12:35

《Collaborative Filtering with Recurrent Neural Networks》简介

一、标题CollaborativeFilteringwithRecurrentNeuralNetworks二、来源arXiv.org三、问题作者通过分析，认为传统推荐常用的协同过滤方法可以看作时间序列的预测问题。进而引入RNN这一处理序列问题常用的深度网络学习模型。四、主要方法4.1RNNs（LSTM）将数据集中出现的每个item视作一个词，item的集合视作词的集合。借用bag-of-words

adcll0910·2020-04-05 10:04

combained sparse and collaborative represention

应用：遥感图像分割基本思想：稀疏由于用的是1范数，所以用了最有效的少量样本来表示一个样本点，为“竞争”关系；协同使用了2范数，可以利用到全部的样本来表示一个样本，把全部信息都利用上，可以称之为“协同”关系。本文中，运用稀疏来识别目标，运用协同来识别背景，最后被利用背景和目标差的形式来进行遥感图像中的目标识别。公式：稀疏的目标函数：协同的目标函数：也等同于本文中，为了更好地区分背景和目标，在背景函数

隐岩·2020-04-04 14:31

协同过滤（Collaborative Filtering）

协同过滤协同过滤简单来说是利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息，个人通过合作的机制给予信息相当程度的回应（如评分）并记录下来以达到过滤的目的进而帮助别人筛选信息，回应不一定局限于特别感兴趣的，特别不感兴趣信息的纪录也相当重要。协同过滤又可分为评比（rating）或者群体过滤（socialfiltering）协同过滤以其出色的速度和健壮性，在全球互联网领域炙手可热。定义1、

你猜_42e0·2020-03-23 10:27

Recommendation System using Collaborative Filtering and Recurrent Neural Network

author：Fu-zeZhongEmail:[email protected],SunYat-senUniversity,Guangzhou,China.abstractThebehaviorofuserinane-commercesystemcanbemodeledasatimeseries,andRNNperformswellonas

泽泽馥泽泽·2020-03-23 00:11

Collaborative Filtering for Implicit Feedback Datasets阅读笔记

二、CollaborativeFilteringforImplicitFeedbackDatasets阅读笔记1.介绍推荐系统分类——基于策略基于行为的策略：信息冗余且难以收集协同过滤：冷启动问题推荐系统分类——基于输入类型显示反馈隐式反馈隐式反馈的特点没有负反馈，也就是说即使用户没有行为也并不意味着用户不喜欢隐式反馈本质上是含有很多噪音的，并不能真正反映出用户的偏好显示反馈的数值反映了用户的偏好

一只小青鸟·2020-03-16 23:28

【论文阅读】推荐算法-Recommendations Item-to-Item Collaborative Filtering

Penguin_zlh·2020-03-08 13:34

2020-01-12 即兴演讲

前几章都是废话四、各种场合即兴演讲脚本五、即兴舞台即兴讲话为什么需要排练(介绍产品、面试、社交、问答、求婚)选择语言总结成原则，4C原则，clear清晰conversational口语化confident自信collaborative

yjfthu2012·2020-02-11 17:31

论文笔记-Leverage Lexical Knowledge for Chinese Named Entity Recognition via Collaborative Graph Network

本周要分享的论文来自中国科学院大学、中国科学院的一篇论文，基于协作图网络的词汇知识在中文命名实体识别中的应用（LeverageLexicalKnowledgeforChineseNamedEntityRecognitionviaCollaborativeGraphNetwork）当前，将词信息整合到中文NER任务的三种主流方法：第一种是pipeline；第二种是联合学习CWS（中文分词）和NER；

duo'la'mi'ya·2020-01-15 08:42

在线推荐算法研究(2) - Online Collaborative Filtering with Implicit Feedback （2019）

引言本文论文阅读过程所留笔记，如有错误请指正如引用请注明链接及作者信息，谢谢论文为2019年DASFAA会议长文(CCFB类会议，数据库领域顶会)OnlineCollaborativeFilteringwithImplicitFeedback问题针对利用隐式反馈数据进行在线推荐具体而言，三个问题：（i）当正向反馈依次到达时，如果我们将给定用户的所有其他缺失项视为负向反馈，则错误分类的项将产生较大的

阿瑟_TJRS·2020-01-06 20:59

论文解读:《Collaborative Learning for Weakly Supervised Object Detection》

今晚又轮到我做报告了，在此记录一下发言稿。作者：月牙眼的楼下小黑联系：zhanglf_tmac(Wechat)声明：欢迎转载本文中的图片或文字，请说明出处大家晚上好啊，我是研一的张立峰。感谢小嫚和小强在前面的出色铺垫,他们介绍了基于region-proposal（/prə'pəʊz(ə)l/）的4种经典强监督目标检测网络(R-CNN,SPP-Net,Fast-RCNN,Faster-RCNN)。小

月牙眼的楼下小黑·2020-01-06 09:34

NueMF 《Neural Collaborative Filtering》

常规的协同过滤方法(矩阵分解)采用用户(user)和物品(item)隐向量的内积来计算用户对该物品的评分:其中，为用户和物品的隐向量，为隐向量的维度。但是，简单的矩阵分解并不能很好的表达隐向量之间的关系：image.png上面提到的问题可以采用增加隐向量的维度来解决，但是这又会导致模型过拟合，特别是在稀疏数据集上更为明显。NeuMF提出了用深度学习模型来学习隐向量之间的交互关系。模型框架如下：im

_诉说·2019-12-27 05:55

【推荐系统算法实战】协同过滤 CF 算法（Collaborative Filtering）

东海陈光剑·2019-12-23 11:00

#翻译经典# 基于商品的协同过滤推荐算法 Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms

「Item-BasedCollaborativeFilteringRecommendationAlgorithms」是协同过滤的经典paper，其扩展算法广泛应用于推荐系统中，虽然是2001年的文章，但其思路清晰、行文流畅、论证充分，是值得精读的好文章。建议各位直接读原版，但可以先对各种翻译版本做一些概览，减少理解成本。概要ABSTRACT基于KNN（K-Nearest-Neighbor）的推荐系

lichald·2019-12-23 09:58

4 - Network

Network什么是SocketTCP/IP三次握手什么是HTTPTheHypertextTransferProtocol(HTTP)isanapplicationprotocolfordistributed,collaborative

Zihowe·2019-12-21 20:38

关于collaborative filtering（推荐系统，协同过滤）

这个学习过程带给我的教训是，千万不要直接在浏览器检索一个关键词，找到一篇有代码的blog就开始自学。先上结论：collaborativefiltering有两种。举个例子理解，他的目的就是预测一个ratingmatrix当中缺失的值。Memory-Based/contentbased没有用到什么machinelearning或是deeplearning的知识。核心思想是“相似性度量”。又可以分为i

Dorrrris·2019-12-20 09:22

Day17 Communicative language teaching& collaborative learning

9:30-11:00Communicativelanguagelearning图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App11:30-13:00CollaborativeLearning图片发自App图片发自AppDisadvantagesandsolutions图片发自AppSscansolveproblemsbythemselvesbycollaborativelearningRe

Jwwvking·2019-12-20 04:23

CMN 《Collaborative Memory Network for Recommendation Systems》

一.论文解读协同记忆网络(CMN)不但能够捕获协同过滤中隐向量的全局结构，还能对局部相似用户的行为进行建模。其记忆模块通过注意力机制很好的对用户-物品近邻关系进行了编码；输出模块利用用户-物品的记忆编码进行排序分数的输出。多层记忆模块的堆叠能玩挖掘更复杂的用户-物品关系。1.模型结构：CMN.png2.计算流程：2.1UserEmbedding的计算如果Hop==1:else:其中，表示对物品产生

_诉说·2019-12-17 10:53

Collaborative Knowledge base Embedding (CKE)

CollaborativeKnowledgebaseEmbedding(CKE)在推荐系统中存在着很多与知识图谱相关的信息，以电影推荐为例：结构化知识（structuralknowledge），例如导演、类别等；图像知识（visualknowledge），例如海报、剧照等；文本知识（textualknowledge），例如电影描述、影评等。CKE是一个基于协同过滤和知识图谱特征学习的推荐系统：CK

Lee_yl·2019-12-10 21:00

(转)基于物品的协同过滤推荐算法——读“Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms”

最近参加KDDCup2012比赛，选了track1，做微博推荐的，找了推荐相关的论文学习。“Item-BasedCollaborativeFilteringRecommendationAlgorithms”这篇是推荐领域比较经典的论文，现在很多流行的推荐算法都是在这篇论文提出的算法的基础上进行改进的。一、协同过滤算法描述推荐系统应用数据分析技术，找出用户最可能喜欢的东西推荐给用户，现在很多电子商务

起个名字真的好难啊哈哈·2019-12-02 03:11

协同过滤 Collaborative Filtering

协同过滤collaborativefiltering人以类聚，物以群分相似度1.Jaccard相似度定义为两个集合的交并比：Jaccard距离，定义为1-J(A,B)，衡量两个集合的区分度：为什么Jaccard不适合协同过滤？——只考虑用户有没有看过，没考虑评分大小2.余弦相似度根据两个向量夹角的余弦值来衡量相似度：为什么余弦相似度不适合协同过滤？——不同用户各自评分总和不一样，导致评分占总比不一

王朝君BITer·2019-09-22 13:00

Collaborative Spatiotemporal Feature Learning for Video Action Recognition

LiC,ZhongQ,XieD,etal.CollaborativeSpatiotemporalFeatureLearningforVideoActionRecognition[C]//ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2019:7872-7881.时空特征学习是视频动作识别的核心内容。现有的深度

丽宝儿·2019-09-08 00:26

论文笔记 : NCF( Neural Collaborative Filtering)

ABSTRACT主要点为用MLP来替换传统CF算法中的内积操作来表示用户和物品之间的交互关系.INTRODUCTIONNeuCF设计了一个基于神经网络结构的CF模型.文章使用的数据为隐式数据,想较于显性数据,implicitfeedback更容易获取但比较难处理.文章的主要贡献有以下三点:(1)使用神经网络结构对用户以及物品的latentfeatures进行建模,设计了一个通用的NCF框架.(2)

吃不饱吃不饱·2019-08-29 15:00

Neural Collaborative Filtering（神经协同过滤）

目录1.背景：论文提出的背景2.矩阵分解：解释了矩阵分解以及其缺点，引出NCF框架3.NCF框架：解释了NCF框架是什么，提出了3个NCF的应用，GMF、MLP和NeuMF4.实验测试：包含实验数据和评估方法NDCG的说明，同时根据3个问题解答NCF的作用1、背景论文讨论的主要是隐性反馈协同过滤解决方案，先来明确两个概念：显性反馈和隐性反馈：显性反馈行为包括用户明确表示对物品喜好的行为隐性反馈行为

hwang_zhic·2019-07-14 15:25

Relational Collaborative Filtering--总结

1.问题概述基于项目与项目关系两部电影拥有相同的导演，两首歌曲在同一张专辑中，两种产品相辅相成。与协同相似性不同，这意味着从用户的角度来看，交互模式是相互作用的。从用户的角度来看，这些关系从元数据、功能等不同的角度揭示了关于项目的细粒度知识。然而，在推荐研究中，如何将多项关系结合起来的研究却较少。icf的关键假设是用户应该更喜欢类似于它的历史互动项目。这种相似性通常是通过用户交互来判断的-两个项目

DouMarK·2019-07-10 08:50

协同过滤(collaborative filtering)

Author:Summer;Email:[email protected]协同过滤简介协同过滤是推荐算法中最常用的算法之一，它根据user与item的交互，发现item之间的相关性，或者发现user之间的相关性，进行推荐。比如你有位朋友看电影的爱好跟你类似，然后最近新上了《调音师》，他觉得不错，就会推荐给你，这是最简单的基于user的协同过滤算法（user-based

Datawhale·2019-07-03 00:16

【论文】Attentive Collaborative Filtering: Multimedia Recommendation with Item- and Component-Level A...

摘要当今，各种用户与媒体资源的交互(对照片的点赞、浏览的视频、下载的音乐)相比于显示反馈(评分)是比较容易取得的。但是，协同过滤(CF)系统忽略了这些交互。在多媒体推荐中，存在着item级别和component级别的隐蔽性，它们模糊了用户的喜好特征。item级别的隐蔽性表示用户对item(照片、视频等)的喜好是未知的component级别的隐蔽性表示用户对item(图片的某个区域、视频中的某一帧)

不存在的里皮·2019-06-24 16:50

论文笔记：Collaborative User Network Embedding for Social Recommender Systems

一、基本信息论文题目：《CollaborativeUserNetworkEmbeddingforSocialRecommenderSystems》发表时间：SIAM2017论文作者及单位：ChuxuZhang∗LuYu†YanWang∗ChiragShah∗XiangliangZhang†论文地址：https://epubs.siam.org/doi/pdf/10.1137/1.978161197

塘朗老实人·2019-03-16 15:10

论文笔记：Empirical Analysis of Predictive Algorithms for Collaborative Filtering

一、基本信息论文题目：《EmpiricalAnalysisofPredictiveAlgorithmsforCollaborativeFiltering》发表时间：UAI1998论文作者及单位：论文地址：https://dl.acm.org/citation.cfm?id=2074100二、摘要协同过滤使用有关用户偏好的数据库来预测新用户可能喜欢的其他主题或产品。本文描述了为这项任务设计的几种算法

塘朗老实人·2019-02-25 19:22

协同过滤-Collaborative filtering

一、协同过滤协同过滤一般是在海量用户中发掘出一部分与目标用户特征比较类似的，在协同过滤中，这些用户与目标用户成为邻居，然后依据他们喜欢的其他东西组织成一个排序的目录推荐给目标用户协同过滤要考虑：1.如何确定一个用户和目标用户相似；2.如何将邻居的喜好组织成一个排序目录收集用户偏好：可通过用户行为判断偏好，如评分(传统星级评分制)、投票、转发、评论(用户情感)、点击、购买；同时也可对每个行为赋值，经

扯20080808·2019-01-10 19:10

推荐系统：Content-based & Collaborative Filtering

X=setof顾客S=setof商品Utilityfunction:X×\times×S=RR=打分的集合本文将主要针对以下关键问题进行阐述：（1）收集矩阵中已知的打分：怎么收集utilitymatrix中的数据（2）根据已知的打分推断未知的得分：我们主要关心的是未知的高分项，因为我们只想知道客户喜欢什么而不关心客户不喜欢什么（3）评估推断方法的优劣：怎样度量推荐方法的成功与否Utilitymat

糖葫芦君·2019-01-03 19:55

推荐系统论文笔记（7）：A survey of collaborative filtering based social recommender systems

一、基本信息论文题目：《Asurveyofcollaborativefilteringbasedsocialrecommendersystems》发表时间：2014,ComputerCommunications论文作者及单位：Yang,X.(PolytechnicInstituteofNYU),Guo,Y.(BellLabs),Liu,Y.(PolytechnicInstituteofNYU),&

塘朗老实人·2018-12-29 12:44

论文笔记|ITEM2VEC: NEURAL ITEM EMBEDDING FOR COLLABORATIVE FILTERING

前两天在朋友圈看到学弟发的一个图，巨佬学习是hash，大佬学习是遍历，我学习是无穷递归，今天才发现诚不我欺。早上决定将YouTube16年在RecSys那篇经典的文章学习一下，结果看到NegativeSample就看不懂了，然后在知乎查了一下，又在大佬的指引下找ICML2016的这篇文章学习一下。推荐系统最经典的算法是基于用户相似度的推荐算法u2u，称为memory-based，和基于物品相似度的

Lyteins·2018-12-20 17:23

Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms

【参考文献】：SarwarBM.Item-basedcollaborativefilteringrecommendationalgorithms[C]//InternationalConferenceonWorldWideWeb.ACM,2001.背景：推荐领域必读文献之一，经典之作，本博客主要记录了该文章的主要思想和相关实现代码，欢迎观摩！前提或假设用户对项目的评分值，能够反应用户对项目某种程度

王鹏宇·2018-11-30 00:00

推荐频道

Collaborative

图像美学评价+注意力机制（IAQA+ATTENTION）Collaborative and Attentive Learning for Personalized Image Aesthetic...

《Neural Collaborative Filtering》NCF模型的理解以及python代码

论文笔记：Neural Collaborative Filtering

TVCG Collaborative Large-Scale Dense 3D Reconstruction with Online Inter-Agent Pose Optimisation

论文笔记：Neural Graph Collaborative Filtering（SIGIR 2019）

论文笔记 : NCF( Neural Collaborative Filtering)

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Neutral Graph Collaborative Filtering——论文提炼

A Guide to Singular Value Decomposition for Collaborative Filtering阅读笔记

Memory-based的CF推荐--Item-based的方法：Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms

Neural Collaborative Filtering

Hexiangnan博士 neural_collaborative_filtering 论文源码详细注解、基于新版本keras的修改

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论文笔记 Neural Graph Collaborative Filtering [SIGIR 2019 ]

笔记-Neural Collaborative Filtering

《Collaborative Filtering with Recurrent Neural Networks》简介

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协同过滤（Collaborative Filtering）

Recommendation System using Collaborative Filtering and Recurrent Neural Network

Collaborative Filtering for Implicit Feedback Datasets阅读笔记

【论文阅读】推荐算法-Recommendations Item-to-Item Collaborative Filtering

2020-01-12 即兴演讲

论文笔记-Leverage Lexical Knowledge for Chinese Named Entity Recognition via Collaborative Graph Network

在线推荐算法研究(2) - Online Collaborative Filtering with Implicit Feedback （2019）

论文解读:《Collaborative Learning for Weakly Supervised Object Detection》

NueMF 《Neural Collaborative Filtering》

【推荐系统算法实战】协同过滤 CF 算法（Collaborative Filtering）

#翻译经典# 基于商品的协同过滤推荐算法 Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms

4 - Network

关于collaborative filtering（推荐系统，协同过滤）

Day17 Communicative language teaching& collaborative learning

CMN 《Collaborative Memory Network for Recommendation Systems》

Collaborative Knowledge base Embedding (CKE)

(转)基于物品的协同过滤推荐算法——读“Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms”

协同过滤 Collaborative Filtering

Collaborative Spatiotemporal Feature Learning for Video Action Recognition

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Relational Collaborative Filtering--总结

协同过滤(collaborative filtering)

【论文】Attentive Collaborative Filtering: Multimedia Recommendation with Item- and Component-Level A...

论文笔记：Collaborative User Network Embedding for Social Recommender Systems

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协同过滤-Collaborative filtering

推荐系统：Content-based & Collaborative Filtering

推荐系统论文笔记（7）：A survey of collaborative filtering based social recommender systems

论文笔记|ITEM2VEC: NEURAL ITEM EMBEDDING FOR COLLABORATIVE FILTERING

Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms