面向协同过滤的大规模自编码器训练
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2018-10-24 v3 机器学习
机器学习
摘要
在本文中，我们应用一种基于小批量的负采样方法，在大规模稀疏数据上高效地训练隐因子自编码器模型，用于隐式反馈协同过滤。我们在不同实验数据集上将我们的工作与最先进的基线模型进行比较，并表明该方法能够良好且快速地逼近基线模型的性能。源代码可在 https://github.com/amoussawi/recoder 获取。
引用
@article{arxiv.1809.00999,
title = {Towards Large Scale Training Of Autoencoders For Collaborative Filtering},
author = {Abdallah Moussawi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.00999},
year = {2018}
}
备注
2 pages, ACM RecSys 2018 Late-breaking Results Track (Posters)