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DNN论文分享-Item2vec:NeuralItemEmbeddingforCollaborativeFiltering清凇1年前本篇文章在ICML2016MachineLearningforMusicDiscoveryWorkshop前置点评：这篇文章比较朴素，创新性不高，基本是参照了google的word2vec方法，应用到推[Item2Vec]Item2Vec-NeuralItemEmbeddingforCollaborativeFiltering(Microsoft2016)
Item2Vec的论文使用的是第一种调整方法，即给定一个iterm集合，SGNS的目标函数可以改为：其中，K是集合长度，因为摒弃了序列中item的时空关系，在原来的目标函数基础上，其实已经不存在时间窗口的概念了，或者说窗口长度就是集合长度，取而代之的是item集合中两两之间的条件概率。
Item2vec:NeuralItemEmbeddingforCollaborativeFiltering.推荐系统中，传统的CF算法都是利用item2item关系计算商品间相似性。.i2i数据在业界的推荐系统中起着非常重要的作用。.传统的i2i的主要计算方法分两类，memory-based和model-based。.
推荐阅读Item2Vec论文：【1】BarkanO,KoenigsteinN.Item2Vec:NeuralItemEmbeddingforCollaborativeFiltering[J].2016...二者的最终目的都是把物品的原始特征转变为稠密的物品Embedding向量表达，因此不管其中的模型结构如何，都可以把这类模型...
word2vec与深度学习我挺喜欢机器学习这个方向，但这方面的经历实在不多：读研时上过《机器学习》的课，一塌糊涂，后来毕设所谓的研究中用过聚类算法；工作后仅用过朴素贝叶斯算法；再后来就是自己偶尔看过几页书了。
论文标题：AnEfficientNeighborhood-basedInteractionModelforRecommendationonHeterogeneousGraph论文来源：KDD2020,Amazon论文目标：介绍了earlysummarization问题（在预测前将结点和邻居信息压缩到一个向量中），并提出模型解决
本文是对阿里盒马团队的《LearningandTransferringIDsRepresentationinE-commerce》论文解读。该论文主要研究了如何将电商搜索推荐中所有ID类特征放在相同的向量空间下建模。原始论文地址：LearningandTr…
[Item2Vec]Item2Vec-NeuralItemEmbeddingforCollaborativeFiltering(Microsoft2016)这篇论文是微软将word2vec应用于推荐领域的一篇实用性很强的文章。该文的方法简单易用，可以说极大拓展了word2vec的应用范围，使其从NLP领域直接扩展到推荐、广告、搜索等任何可以生成sequence的领域。
【论文】Embedding从入门到专家必读的十篇论文【文章】王喆的机器学习笔记：万物皆Embedding，从经典的word2vec到深度学习基本操作item2vec【文章】word2Vec总结——两篇Word2Vec原始论文的总结GraphEmbedding
DNN论文分享-Item2vec:NeuralItemEmbeddingforCollaborativeFiltering清凇1年前本篇文章在ICML2016MachineLearningforMusicDiscoveryWorkshop前置点评：这篇文章比较朴素，创新性不高，基本是参照了google的word2vec方法，应用到推[Item2Vec]Item2Vec-NeuralItemEmbeddingforCollaborativeFiltering(Microsoft2016)
Item2Vec的论文使用的是第一种调整方法，即给定一个iterm集合，SGNS的目标函数可以改为：其中，K是集合长度，因为摒弃了序列中item的时空关系，在原来的目标函数基础上，其实已经不存在时间窗口的概念了，或者说窗口长度就是集合长度，取而代之的是item集合中两两之间的条件概率。
Item2vec:NeuralItemEmbeddingforCollaborativeFiltering.推荐系统中，传统的CF算法都是利用item2item关系计算商品间相似性。.i2i数据在业界的推荐系统中起着非常重要的作用。.传统的i2i的主要计算方法分两类，memory-based和model-based。.
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