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推荐系统遇上深度学习(十六)--详解推荐系统中的常用评测指标最近阅读论文的过程中，发现推荐系统中的评价指标真的是五花八门，今天我们就来系统的总结一下，这些指标有的适用于二分类问题，有的适用于对推荐列表topk的评价。
推荐系统遇上深度学习(十一)--神经协同过滤NCF原理及实战.笔者是一个痴迷于挖掘数据中的价值的学习人，希望在平日的工作学习中，挖掘数据的价值，找寻数据的秘密，笔者认为，数据的价值不仅仅只体现在企业中，个人也可以体会到数据的魅力，用技术力量...
NCF在推荐领域应用背景CF，也就是协同过滤，在推荐领域有极其广泛的应用，应该没有谁的智能推荐系统是没用到过CF的。CF其实就是挖掘user和item的交互关系，然后生成I2I或者U2I表示向量。传统的CF从数学角度上还是…
作者总结了过去三年四大顶会（KDD、SIGIR、WWW和RecSys）推荐系统上18个最新算法，只有7个能重现效果。.而且在不同的测试数据集上它们与浅层经典方法效果对比中经常都败下阵来。.并开源了评估代码与数据集。.抛开论文中提到到目前推荐系统众所周知的因为...
推荐系统论文阅读阅读1,108评论0赞1推荐系统遇上深度学习(十一)--神经协同过滤NCF原理及实战好久没更新该系列了，最近看到了一篇关于神经协同过滤的论文，感觉还不错，跟大家分享下。
1原文2NCF模型2.1背景在信息的时代，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。
其中非序列推荐的，也就是基于传统不包含时序信息的协同过滤算法的NCF算法是一个里程碑式的成果，同时也一直作为后续的baseline得到使用。但是在近两年的研究中，逐渐有学者对过去数年间深度学习在推荐系统中取得的进步产生质疑。其中RecSys19上...
QR2我们提出的优化框架（消极样本抽样的logloss）怎样为推荐系统服务？QR3更深的隐藏单元是不是有助于对用户项目交互数据的学习？从以上三个角度进行实验。数据集：MovieLens4和PinterestBaselines，论文将NCF方法与下列方法进行了比较
Recommended-SystemwithTensorFlow2.0前言本人在读研一，推荐系统方向。看过一些比较知名的推荐系统、CTR预估论文。开【Recommended-SystemwithTensorFlow2.0】的原因有三个：论文只看理论感觉有些地方简单…
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NCF在推荐领域应用背景CF，也就是协同过滤，在推荐领域有极其广泛的应用，应该没有谁的智能推荐系统是没用到过CF的。CF其实就是挖掘user和item的交互关系，然后生成I2I或者U2I表示向量。传统的CF从数学角度上还是…
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1原文2NCF模型2.1背景在信息的时代，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。
其中非序列推荐的，也就是基于传统不包含时序信息的协同过滤算法的NCF算法是一个里程碑式的成果，同时也一直作为后续的baseline得到使用。但是在近两年的研究中，逐渐有学者对过去数年间深度学习在推荐系统中取得的进步产生质疑。其中RecSys19上...
QR2我们提出的优化框架（消极样本抽样的logloss）怎样为推荐系统服务？QR3更深的隐藏单元是不是有助于对用户项目交互数据的学习？从以上三个角度进行实验。数据集：MovieLens4和PinterestBaselines，论文将NCF方法与下列方法进行了比较
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