基于三元网络个性化音乐推荐
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2019-08-13 v1 机器学习
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摘要
近年来诸多在线音乐服务涌现，因而亟需有效的音乐推荐系统。推荐系统中的一些常见问题，如特征表示、距离度量与冷启动问题，也是音乐推荐的挑战。本文提出一种三元神经网络，利用正样本与负样本学习用户与物品间的表示与距离度量，以解决推荐任务。
引用
@article{arxiv.1908.03738,
title = {Personalized Music Recommendation with Triplet Network},
author = {Haoting Liang and Donghuo Zeng and Yi Yu and Keizo Oyama},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.03738},
year = {2019}
}
备注
1 figure; 1 table