【推荐系统】浪潮之巅——深度学习推荐系列模型
深度学习推荐模型模型名称基本原理特点局限性CSDN链接AutoRec基于自编码器，对用户或者物品进行编码，利用自编码器的泛化能力进行推荐单隐层神经网咯结构简单，可实现快速训练和部署表达能力较差Go❤️Deep Crossing利用“Embedding层+多隐层+输出层”的经典深度学习框架，预完成特征...
推荐系统遇上深度学习(六)--PNN模型理论和实践
1、原理 PNN，全称为Product-based Neural Network，认为在embedding输入到MLP之后学习的交叉特征表达并不充分，提出了一种product layer的思想，既基于乘法的运算来体现体征交叉的DNN网络结构，如下图： 按照论文的思路，我们也从上往下来看这个网络结构：...
推荐系统遇上深度学习(三)--DeepFM模型理论和实践
1、背景 特征组合的挑战 对于一个基于CTR预估的推荐系统，最重要的是学习到用户点击行为背后隐含的特征组合。在不同的推荐场景中，低阶组合特征或者高阶组合特征可能都会对最终的CTR产生影响。 之前介绍的因子分解机(Factorization Machines, FM)通过对于每一维特征的隐变量内积来提...
推荐系统中基于深度学习的混合协同过滤模型
近些年，深度学习在语音识别、图像处理、自然语言处理等领域都取得了很大的突破与成就。相对来说，深度学习在推荐系统领域的研究与应用还处于早期阶段。 携程在深度学习与推荐系统结合的领域也进行了相关的研究与应用，并在国际人工智能顶级会议AAAI 2017上发表了相应的研究成果《A Hybrid Collab...
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