发简信
IP属地：北京
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对可解释机器学习的简单了解
一、可解释性的难度 深度学习模型 > 传统的机器学习模型 部分传统机器学习模型天然的可解释性强：KNN、LR、线性回归、决策树、朴素贝叶斯 本质...
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Controllable Multi-Interest Framework for Recommendation笔记一、这篇论文解决什么问题 召回问题：多兴趣召回 和之前的相关模型不一样的地方：主要是平衡推荐的准确性和多样性 二、作者提出的模型架构 三、这篇论...
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Multi-Interest Network with Dynamic Routing for Recommendation at Tmall笔记一、这篇论文解决什么问题 召回问题，主要是文中提的多兴趣召回（在网上搜索了一圈，没找到专门定义多兴趣召回这个问题的文章）：在推荐系统中，用户的兴...
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Session-based Recommendation with Graph Neural Networks笔记一、这篇论文解决什么问题 session-based recommendation：用户未登录状态下, 仅仅依赖匿名会话进行用户下一个行为预测的...
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SESSION-BASED RECOMMENDATIONS WITH RECURRENT NEURAL NETWORKS笔记一、这篇论文解决什么问题 session-based recommendation：用户未登录状态下, 仅仅依赖匿名会话进行用户下一个行为预测的...
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Neural Collaborative Filtering笔记
一、这篇文论解决什么问题 推荐领域的经典模型：MF 之前的研究中应用的深度学习：对辅助信息进行建模（例如商品描述等） 本文的不同：对CF本身进行...