因为预测值y是距离,距离越小代表推荐分越高,所以正例的得分要比负例的得分低
推荐系统遇上深度学习(三十一)--使用自注意力机制进行物品推荐论文名称:《Next Item Recommendation with Self-Attention》论文地址:https://arxiv.org/abs/1808.0641...
因为预测值y是距离,距离越小代表推荐分越高,所以正例的得分要比负例的得分低
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按您说的修改成了tf.losses.sigmoid_cross_entropy函数,效果还是不理想,我觉得博主是在对比实现设置m的时候没有统一,就比如lr中也把m设置成5,mlr-5就比lr的效果要好了
推荐系统遇上深度学习(十七)--探秘阿里之MLR算法浅析及实现阿里近几年公开的推荐领域算法可真不少,既有传统领域的探索如MLR算法,还有深度学习领域的探索如entire -space multi-task model,Deep Inte...
楼主这里的维度(F * F - 1 / 2) * N* K是不是应该改写成这样更严谨呢(F *( F - 1) / 2) * N* K
推荐系统遇上深度学习(八)--AFM模型理论和实践推荐系统遇上深度学习系列:推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践:https://www.jianshu.com/p/152ae633fb00推荐系统遇上深度学习(...
如果是报错:'NoneType' object is not iterable,把最后一句改成:y_train_pnn = run_base_model_nfm(dfTrain, dfTest, folds, nfm_params)就好了
推荐系统遇上深度学习(七)--NFM模型理论和实践推荐系统遇上深度学习系列:推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践:https://www.jianshu.com/p/152ae633fb00推荐系统遇上深度学习(...