深度社交协同过滤

MMJul, 2019

Deep Social Collaborative Filtering

Wenqi Fan, Yao Ma, Dawei Yin, Jianping Wang, Jiliang Tang...

TL;DR本文介绍了 DSCF，一种新型的深度社交协同过滤框架，通过利用社交关系的各个方面来解决推荐系统中存在的多种挑战，包括利用用户 - 项目交互和社交网络信息进行深度学习，使用邻居的信息并考虑特定推荐情况，以及了解邻居对项目的不同意见对用户的影响等，实验证明该框架的有效性。

Abstract

recommender systems are crucial to alleviate the information overload problem in online worlds. Most of the modern recommender systems capture users' preference towards items via their interactions based on colla

recommender systems collaborative filtering social networks deep learning opinions

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

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

社交推荐的神经影响扩散模型

该论文提出了一种基于深度影响传播模型的社交推荐方法，模拟了用户在全局社交网中的递归扩散过程，取得了比最佳基线模型更优异的性能提升。

Apr, 2019

社交协同检索

本文提出了一种新的协作检索模型，通过整合社交网络信息来提高文本检索的准确性，在真实的音乐数据集上进行了实证分析，证明在数据稀疏性强的情况下，社交信息对于文本检索尤为重要。

Apr, 2014

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

基于深度项目的协同过滤进行 Top-N 推荐

通过使用非线性神经网络来建模更高阶级别的电影推荐系统中交互产品之间的关系并使用注意力网络来建模更精细的第二阶交互，可以有效地提高推荐质量。

Nov, 2018

在线约会服务的推荐系统

该论文论述了在线约会存在信息过载的问题，使用协同过滤算法的推荐系统可以有效提高用户体验和商业价值。

Mar, 2007

SocialGCN：一种基于图卷积网络的高效社交推荐模型

本文提出了一种基于图卷积神经网络的社交推荐模型，通过捕捉信息在社交网络中的扩散进程来影响用户偏好，使得模型在两个真实数据集上展现出了很好的性能。

Nov, 2018

基于分布式表示的混合推荐系统与短物品描述

本文提出了一种基于文本向量表示的协作过滤算法，用于在获取商品评分困难的情况下进行推荐，并与现有的算法进行了对比验证其有效性。

Mar, 2017

基于社交矩阵分解的协同主题回归推荐系统

本文提出了一种新颖的基于层次贝叶斯模型的社交网络信息效果预测方法，并结合主题建模和概率矩阵分解，从训练数据中自动推断有用的潜在主题和社交信息以及其对协作过滤的重要性，并展现了该算法在推荐系统方面优于现有方法的实验结果，揭示了社交圈在信息的决策过程中比个人品味更具影响力，以及可能在许多利用社交信息的推荐系统中存在的信息泄露问题的解决方案。

Jun, 2012