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AutoRec:自动编码器满足协作过滤

出版:2015年5月18日出版历史

摘要

本文提出了一种用于协作过滤(CF)的新型自动编码器框架AutoRec。在Movielens和Netflix数据集上,AutoRec紧凑高效的可训练模型优于最先进的CF技术(有偏矩阵分解、RBM-CF和LLORMA)。

工具书类

  1. Y.Koren,R.Bell,C.Volinsky。推荐系统的矩阵分解技术。计算机,42(8),2009年。谷歌学者谷歌学者数字图书馆数字图书馆
  2. J.Lee、S.Kim、G.黎巴嫩、Y.Singer。局部低秩矩阵近似。ICML,2013年。谷歌学者谷歌学者数字图书馆数字图书馆
  3. M.Riedmiller和H.Braun。一种快速反向传播学习的直接自适应方法:RProp算法。IEEE神经网络国际会议,1993年。谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  4. R.Salakhutdinov、A.Mnih、G.Hinton。用于协同过滤的受限Boltzmann机器。ICML,2007年。谷歌学者谷歌学者数字图书馆数字图书馆
  5. B.Sarwar、G.Karypis、J.Konstan、J.Riedl。基于项目的协同过滤推荐算法。WWW,2001年。谷歌学者谷歌学者数字图书馆数字图书馆

索引术语

  1. AutoRec:自动编码器满足协作过滤

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        封面图片ACM其他会议
        WWW’15指南:第24届万维网国际会议记录
        2015年5月
        1602页
        国际标准图书编号:9781450334730
        内政部:10.1145/2740908

        版权所有©2015版权归所有人/作者所有

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        出版商

        计算机协会

        美国纽约州纽约市

        出版历史

        • 出版:2015年5月18日

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