SIGIRApr, 2018

合作记忆网络用于推荐系统

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TL;DR本文章提出了一种名为 Collaborative Memory Networks (CMN) 的深度神经网络，可以有效地结合 latent factor model 和 local neighborhood-based structure，而不是单纯地使用 latent factor model，以提高协同过滤推荐系统的精度和效率。实验结果表明，CMN 在三个公共数据集上优于竞争基线。
collaborative memory networkscf modelsdeep learningneighborhood componentattention mechanism
发现论文，激发创造
  • 神经协同过滤

    本篇论文提出了一个使用基于神经网络的协同过滤技术解决推荐系统难题的框架，称为 “NCF”，包括采用多层感知器来学习用户与物品交互功能，实验表明该框架可以显著提高推荐效果。

    Aug, 2017

  • LCMR: 基于结构化文本的协同过滤中的本地化和集中式记忆

    该研究提出了一种名为 LCMR 的神经框架，利用本地和集中记忆来处理内容信息和交互数据，以提高协同过滤推荐系统的性能，该方法在实际数据集上表现出较好的表现。

    Apr, 2018

  • 神经协同排名

    本文探讨了一种替代方法，不再假设用户未交互的物品一定是消极的，而是假设比用户交互过的物品更不受偏爱，并结合最近提出的神经协同过滤框架和新的分类策略提出了一种基于神经网络的协同排名框架。实验结果表明，相比于几种最先进的方法，我们的方法具有更优异的性能。

    Aug, 2018

  • 多关系推荐系统的记忆网络协同度量学习

    提出了一个多关系记忆网络（MRMN）模型，用于建模用户与物品的多类型交互以及潜在关联性学习，可以更精确地捕获用户的偏好，从而优于当前大多数推荐系统。

    Jun, 2019

  • 具有共享用户嵌入的交叉属性矩阵分解模型

    通过将深度学习技术应用于推荐系统，本文提出了一种改良的跨属性矩阵因子分解模型，该模型不仅考虑了用户与物品之间的交互，还跨越了相关属性，有效解决了冷启动问题。实验证明，在高数据稀疏性的情况下，该模型在 Movielens 和 Pinterest 数据集上表现优越。

    Aug, 2023

  • 神经协作推理

    本文提出了一种新的协作推荐系统框架，即协作推理 (CR)，将学习和推理融为一体。该框架通过一种神经模块化的形式，将符号推理操作嵌入到基于神经网络的模型中，将逻辑表达式等价地组织为神经网络，从而实现了在连续空间中进行逻辑推理和预测。实验证明，与现有的浅层、深层和推理模型相比，本文提出的框架具有更好的推荐性能。

    May, 2020

  • 序列推荐的记忆增强图神经网络

    提出了一种记忆增强图神经网络 (MA-GNN)，用于解决顺序推荐系统中的挑战，包括建模短期和长期用户兴趣、有效建模项目共现模式等，模型在五个真实数据集上得到了验证并进行了比较。

    Dec, 2019

  • 推荐系统的协作深度学习

    本研究提出了一种层次贝叶斯模型，名为 CDL，其通过深度表示学习和协作过滤来处理稀疏的推荐数据，并在三个真实世界数据集上验证了其有效性。

    Sep, 2014

  • 神经图协同过滤

    本篇论文提出了一种新的推荐框架，名为神经图协同过滤 (NGCF)，它通过在用户 - 物品图上传递嵌入来利用用户物品图结构，并显式地将协同信号注入到嵌入过程中，以更好地捕捉协同过滤效果。在三个公共基准测试中进行了广泛的实验，表明 NGCF 相对于 HOP-Rec 和 Collaborative Memory Network 等几种最先进的模型具有显着的改进。

    May, 2019

  • 使用评论联合深度建模用户与物品进行推荐

    本文提出了一种基于深度协同神经网络（DeepCoNN）的方法，以利用用户评价中的信息来提高推荐系统的性能，该方法在多个数据集上的实验结果表明，其表现明显优于所有基线推荐系统。

    Jan, 2017