随笔分类 - recommender
使用pytorch框架实现使用FM模型在movielen数据集上的电影评分预测(rendle的工作)
摘要：一、FM介绍 （1）实验的主要任务：使用FM在movielen数据集上进行电影评分预测任务（rendle的工作，经典的特征选择） （2）参考论文：Factorization Machines （3）部署环境：python37 + pytorch1.3 （4）数据集：Movielen的small数据集
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使用pytorch框架实现使用MF模型在movielen数据集上的电影评分预测
摘要：一、MF介绍 （1）实验的主要任务：使用MF模型在数据集合上的评分预测（movielens，随机80%训练数据，20%测试数据，随机构造 Koren的经典模型） （2）参考论文：MATRIX FACTORIZATION TECHNIQUES FOR RECOMMENDER SYSTEMS 简单模型：
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数据推荐方向的一些顶级会议
摘要：KDD WSDM CIKM WWW SIGR AAAI IJCAI RESCYS SCML NIPS
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