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Neural Collaborative Filtering（推荐系统）（一）

NeuralCollaborativeFiltering（推荐系统）（一）2021-03-31补充：在写完这个系列（二）时，发现代码好简单。。。

Lalune21·2022-11-23 01:20

FedNCF：Federated Neural Collaborative Filtering | 联邦神经协同过滤

论文信息标题：FedNCF:FederatedNeuralCollaborativeFiltering作者：VasileiosPerifanis∗^*∗,PavlosS.Efraimidis发表年份：2022doi

编程‘小白’·2022-11-23 01:45

论文笔记：Neural Collaborative Filtering(NCF)

前言论文链接：https://arxiv.org/abs/1708.05031github：https://github.com/yihong-chen/neural-collaborative-filtering

饮冰l·2022-11-23 01:15

Neural Collaborative Filtering - 学习笔记

介绍深度学习未兴起时，传统矩阵分解(MatrixFactorization)是推荐领域中的一种经典方法，基本做法是：把用户和商品映射到隐向量空间，用向量表示。通过内积，来表示向量之间的相似性。作者认为，通过内积来表示向量相似性的做法过于简单，有时候会出现错误，限制了模型的泛化能力。文中的一个例子：对于(a)中的交互矩阵，用sss表示用户之间的相似度，可以明显得看出s23(0.66)>s12(0.5

不学无术的小镇做题家·2022-11-23 01:42

Neural Collaborative Filtering(NCF) 学习笔记

前置知识：矩阵分解MF：把user–item交互矩阵分为两个子矩阵，用两个子矩阵相乘来重构关联矩阵，优化目标是使重构矩阵和真实矩阵之间的误差最小。常用的损失函数是均方误差。通过这种方式得到二者的向量学习到用户商品潜在的关联信息。NCFNCF通过对用户和商品取embedding,对embedding进行交互，通过NeuralCFLayers（若干全连接层），通过OutputLayer得到最终的结果，

中三边肥·2022-11-23 01:10

论文《PatchMatch Filter: Efficient Edge-Aware Filtering Meets Randomized Search for Fast Corresponde》学习

Abstract(2013CVPR)虽然计算机视觉中的许多任务可以被优雅地形式化为像素标记问题，但一个典型的挑战是不鼓励这样的离散公式往往是由于计算效率。近年来，基于高效边缘感知滤波器的快速成本体积滤波研究为解决离散标记问题提供了一种快速的替代方案，其复杂性与支持的尺寸无关。然而，这些方法仍然需要遍历整个成本卷，这使得解决方案的速度与标签空间大小成线性关系。当标签空间很大时，通常是(亚像素精确的)

Orange Wu·2022-11-23 00:04

RS-KGRS-2018：RippleNet（水波网络）【首次将基于embedding-based和path-based的方法结合到基于知识图谱的推荐系统中】

u013250861·2022-11-22 16:12

机器学习笔记：卡尔曼滤波

；高频信号权重0降噪可以看成一种滤波：降噪就是给信号一个高的权重而给噪声一个低的权重1.1滤波、插值与预测插值（interpolation）平滑（smoothing）用过去的数据来拟合过去的数据滤波（filtering

UQI-LIUWJ·2022-11-22 07:20

滤波笔记一：卡尔曼滤波（Kalman Filtering）详解

本笔记是总结了B站DR_CAN的卡尔曼滤波器的课程，他的B站主页为：DR_CAN的个人空间_哔哩哔哩_bilibiliPS:虽然我不是学自控的，但是老师真的讲的很好！目录Lesson1递归算法Lesson2数学基础_数据融合_协方差矩阵_状态空间方程Lesson3卡尔曼增益的详细推导Lesson4误差的协方差矩阵Pe的数学推导Lesson5直观理解卡尔曼滤波以及一个实例当计算误差Wk大于测量误差V

scoutee·2022-11-22 07:45

2022_WWW_Improving Graph Collaborative Filtering with Neighborhood-enriched Contrastive Learning

[论文阅读笔记]2022_WWW_ImprovingGraphCollaborativeFilteringwithNeighborhood-enrichedContrastiveLearning论文下载地址

XingHe_XingHe_·2022-11-22 01:50

2019_SIGIR_Neural Graph Collaborative Filtering

[论文阅读笔记]2019_SIGIR_NeuralGraphCollaborativeFiltering论文下载地址：https://doi.org/10.1145/3331184.3331267发表期刊

XingHe_XingHe_·2022-11-22 01:50

Incremental Graph Convolutional Network for Collaborative Filtering（阅读论文笔记）

IncrementalGraphConvolutionalNetworkforCollaborativeFiltering（阅读论文笔记）Intermsofdatastorage,IGCNdoesnotrequiretostoreallthehistoricaldatatocompletethetraining

爱吃辣锅的北极海豹·2022-11-22 01:11

Neural Graph Collaborative Filtering

NeuralGraphCollaborativeFilteringauthor:XiangWang,XiangnanHe,MengWangfrom：NationalUniversityofSingaporepublishedinSIGIR

ECNU_Jiang·2022-11-22 00:39

【翻译】Neural Collaborative Filtering--神经协同过滤

【说明】本文翻译自新加坡国立大学何向南博士etal.发布在《WorldWideWeb》（2017）上的一篇论文《NeuralCollaborativeFiltering》。

kingzone_2008·2022-11-22 00:05

NGCF及其改进模型LightGCN：Neural Graph Collaborative Filtering & LightGCN

emm…图片复制过来显示不了（因为我太懒了0.0），要看图的话可以去我的博客瞅瞅，嘿嘿嘿对了，有些英文短句假如翻译成中文，阅读的时候就太搞脑子了，所以我干脆就不翻译了我的博客地址：https://hikg.net/archives/125/NGCFMotivation先前的方法仅仅使用描述性特征（比如ID、属性）来构造embeddingfunction，而没有考虑过user-iteminterac

Moonpie.·2022-11-22 00:35

文献总结（1）：A Neural Collaborative Filtering Model with Interaction-based Neighborhood

算法主要思想最近，深度神经网络已广泛应用于推荐系统。一个代表性的工作是利用深度学习对复杂的用户-项目交互进行建模。然而，与通过分解用户-项目交互的传统隐语义模型类似，它们往往无法有效地捕获邻域信息，该信息对推荐系统补充用户-项目交互数据很重要。基于这种考虑，我们提出了一种新的基于邻域的神经协同过滤模型（NNCF）。需要解决的问题：1、哪些局部信息应该被使用；2、在深度学习中怎样对局部信息进行建模。

Hejincheng9·2022-11-22 00:03

文献总结（2）A Neural Collaborative Filtering Model with Interaction-based Neighborhood

算法思想本文提出了一种基于递归神经网络（RNN）的协同过滤新方法。LSTM等递归神经网络是解决序列预测问题的强大工具，适合捕捉用户兴趣的变化。将用户对item的评分顺序考虑到推荐中（如用户对item的评分顺序依次为item-A、item-B、item-C等），本文将协同过滤重新定义为序列预测问题，即可将LSTM用于推荐系统中。将协同过滤视为一个序列预测问题，并且鉴于这种解释，递归神经网络提供了较好

Hejincheng9·2022-11-22 00:55

协同过滤推荐算法java_协同过滤推荐算法的原理及实现

weixin_39531178·2022-11-21 20:23

anaconda安装opencv-contrib-python

后面也没有解决当时rollingGuidedFiltering的问题。这次找到了个博客，解决了我的问题。总结经验：1、知道了在什么地方添加下载好的扩展文件（后缀是whl）；2、在wi

nemo_0410·2022-11-21 18:45

双目立体匹配算法之AcfNet

双目立体匹配算法之AcfNetAcfNet论文及源码复现DemoAcfNet论文及源码论文：AdaptiveUnimodalCostVolumeFilteringforDeepStereoMatching

Eternally_陪伴·2022-11-21 17:13

机器学习笔记之卡尔曼滤波(二)滤波思想的推导过程

机器学习笔记之卡尔曼滤波——滤波思想的推导过程（Filtering）引言回顾：隐马尔可夫模型VS卡尔曼滤波离散状态动态模型(DiscreteStateDynamicModel)线性高斯动态模型(LinearGaussianDynamicModel

静静的喝酒·2022-11-21 16:59

Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral Filtering 论文阅读

ConvolutionalNeuralNetworksonGraphswithFastLocalizedSpectralFilteringCodelink：https://github.com/mdeff

weixin_44576543·2022-11-21 11:59

论文阅读笔记：Amazon.com Recommendations: Item-to-item collaborative filtering

文章目录Amazon.comRecommendations:Item-to-itemcollaborativefiltering电子商务推荐存在的挑战研究思路相关工作：已有的推荐算法及其不足传统协同过滤

Bai_Yin·2022-11-21 04:57

高斯滤波(Gauss filtering)

1.概念介绍高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是：用一个模板（或称卷积、掩模）扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。对应均值滤波和方框滤波来说，其邻域内每个像素

半濠春水·2022-11-21 00:05

【论文阅读】【三维目标检测】Student-Teacher Network在3D目标检测中的应用

文章目录3DIoUMatch:LeveragingIoUPredictionforSemi-Supervised3DObjectDetectionPseudo-LabelFilteringandDeduplicationSelectiveSupervisionusingPseudo-Labels

麒麒哈尔·2022-11-20 13:03

C++手敲灰度图均值滤波中值滤波高斯滤波

一、均值滤波（MeaningFiltering）概念均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标像素为中心的周围8个像素，构成一个滤波模板，即包括目标像素本身

一件迷途小书童·2022-11-20 10:43

【论文笔记】ICLR2022 Oral Presentations 强化学习论文5篇

文章目录引子ProvablyFilteringExogenousDistractorsusingMultistepInverseDynamicsTheInformationGeometryofUnsupervisedReinforcementLearningVision-BasedManipulatorsNeedtoAlsoSeefromTheirHandsTransfor

邵政道·2022-11-20 08:23

论文《Implicit Feedbacks are Not Always Favorable: Iterative Relabeled OCCF against Noisy Interactio》阅读

论文《ImplicitFeedbacksareNotAlwaysFavorable:IterativeRelabeledOne-ClassCollaborativeFilteringagainstNoisyInteractions

行者^_^煜煜·2022-11-19 19:33

Graph Heterogeneous Multi-Relational Recommendation （AAAI 2021）

Lisa_is_cute·2022-11-19 19:00

Efficient Heterogeneous Collaborative Filtering without Negative Sampling for Recommendation (2020)

文章目录1.EfficientHeterogeneousCollaborativeFilteringwithoutNegativeSamplingforRecommendation(2020)(0)个人小结

healer-c·2022-11-19 19:18

#Paper Reading# Efficient Heterogeneous Collaborative Filtering without NS for Recommendation

论文题目:EfficientHeterogeneousCollaborativeFilteringwithoutNegativeSamplingforRecommendation论文地址:https:/

John159151·2022-11-19 19:07

论文《Efficient Heterogeneous Collaborative Filtering without Negative Sampling for Recommendation》阅读

论文《EfficientHeterogeneousCollaborativeFilteringwithoutNegativeSamplingforRecommendation》阅读论文概况方法论总结今天简要介绍论文

行者^_^煜煜·2022-11-19 18:02

数字图像处理2021.9.27—空域方法-滤波处理Filter subimage

窗口包括的像素个数一般是奇数个，比如3*3，5*5，窗口中间是要处理的像素滤波处理的作用——平滑处理线性滤波——卷积就是这种相乘求和的方式关于卷积后图像会缩小：事先补0平滑滤波器用于模糊和降噪基于线性滤波Averagingfiltering

Karon_NeverAlone·2022-11-19 13:01

Neural Collaborative Filtering阅读笔记

2017-深度协同过滤代码地址：pytorch版https://github.com/hexiangnan/neural_collaborative_filtering作者何向南使用神经结构替换矩阵分解的内积摘要近几年来

zhongrui_fzr·2022-11-19 07:19

论文笔记：Neural Collaborative Filtering 以及 Neural Collaborative Ranking

NeuralCollaborativeFiltering简介本论文提出了NCF（NeuralCollaborativeFiltering），使用神经网络来解决协同过滤的问题。

pyxiea·2022-11-19 07:48

Neural Collaborative Filtering【论文笔记】

文章目录1文章为了解决什么问题？2文章提出了什么方法？3模型架构以及原理？3.1推荐问题基本描述3.2矩阵分解(MatrixFactorization,MF)3.3NCF通用框架3.4广义矩阵分解(GMF)3.5多层感知器(MLP)3.6GMF与MLP的融合3.7预训练4改进的效果如何以及比较的对象?5futurework参考链接XiangnanHe,LiziLiao,HanwangZhang,L

ShelterX·2022-11-19 07:48

【论文笔记】Neural Collaborative Filtering --- WWW2017

本文首次提出了将神经网络应用于协同过滤的方法，同时提出了一种通用框架NCF，可以从数据中学习神经网络结构来进行模型预测。同时提出了NeuMF模型，采用神经网络和矩阵分解结合的方法对用户和物品进行表示学习，并最后使用一层多次感知机替代了内积。摘要近几年来，神经网络已经在声音识别等领域取得了巨大的成功，然而关于推荐系统的神经网络研究却很少有人关注。在本文中，我们提出了一种新的基于神经网络的方法解决推荐

WhisperEcho101·2022-11-19 07:45

【科研导向】Neural Collaborative Filtering 神经协同过滤＜论文理解&代码分析＞

NeuralCollaborativeFiltering——WWW'17文章简介一.摘要解析二.技术要点三.实验部分代码解析一.模型构建二.难点问题未来展望文章简介该文由何向南教授团队于17年发表在IW3C2

何事秋风悲画扇ovo·2022-11-19 07:13

【论文笔记】Neural Graph Collaborative Filtering

《NeuralGraphCollaborativeFiltering》论文学习文章目录《NeuralGraphCollaborativeFiltering》论文学习摘要一、介绍二、NGCF2.1EmbeddingLayer2.2EmbeddingPropagationLayers

卷不动·2022-11-19 07:57

Neural Collaborative Filtering

目录2PRELIMINARIES3.NEURALCOLLABORATIVEFILTERING3.1通用框架3.2广义矩阵分解(GMF)3.3MLP3.4GMF和MLP的聚合—NeuMF4EXPERIMENTSQ1NCF

Dive_·2022-11-19 07:54

神经协同过滤Neural Collaborative Filtering(NCF)

NeuralCollaborativeFiltering简述矩阵分解（MF）NCF1.GMF广义矩阵分解2.MLP（多层感知机）3.NeuMF实验简述这篇论文是何向南博士所写论文地址：http://www.comp.nus.edu.sg

倾_尘·2022-11-19 07:15

论文笔记【Neural Graph Collaborative Filtering】

标题*表示未完成论文备份研究目的本文指出无论是从早期的矩阵分解方式还是基于深度学习的方法，都需要编码后获得embedding，而只使用embedding的方法并不能很好的表达出user−itemuser-itemuser−item的潜在交互关系，这种潜在关系在本文中被称为：collaborativesignalcollaborative\signalcollaborativesignal，所以本文

salmon1802·2022-11-19 07:44

Neural Collaborative Filtering论文笔记

ABSTRACT深度神经网络在语音识别、计算机视觉和自然语言处理等方面取得了巨大的成果，但是对于推荐系统尚且缺少。虽然即使有用深度学习作为推荐，但是都是对建模起辅助作用。当涉及到用户和项目之间的交互，都会选择流行的矩阵分解（MF），因此基于上面的情况这篇论文的作者提出了一个基于协同过滤的神经网络通用框架——NCF，其中选择使用MLP来学习用户-项目的交互函数。1.INTRODUCTION个性化推荐

寂ღ᭄秋࿐·2022-11-19 07:40

传感器融合小结（3）：非线性卡尔曼滤波器

内容主要提取自edX平台上Chalmers的micromaster项目：EmergingAutomotiveTechnologies:SensorFusionandNon-linearFilteringforAutomotiveSystems

Patrick_PS·2022-11-19 04:12

ncf 推荐系统_浅析神经协同过滤NCF在推荐系统的应用

因为深度学习很火，也是有一些关于NeuralCollaborativeFiltering的工作。今天介绍一下最近看的叫《NeuralCol

weixin_39666782·2022-11-16 07:19

基于 NCF图书推荐系统有代码+数据可直接运行

搭建NCF(NeuralCollaborativeFiltering)模型，并构建负样本，最终按照模型输出的评分进行排序，做出最终的推荐。导包：importnumpyasnpimport

甜辣uu·2022-11-16 07:15

maven中resource配置详解

maven中resource标签详解1.使用场景2.使用语法2.1resource配置结构2.2配置语法及特殊场景2.2.1filtering的使用2.2.2resource之间的关系2.2.3includes

2021不再有雨·2022-11-15 17:03

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