题目标题

关于深度学习的CF

难度:中级

推荐系统
参考解析

协同过滤是基于用户行为设计的推荐算法,具体来说,是通过群体的行为来找到某种相似性(用户之间的相似性或者物品之间的相似性),通过相似性来为用户做决策和推荐。从字面上理解,协同过滤包括协同和过滤两个操作。协同就是汇集所有用户的反馈、评价等(与网站不断进行互动。而过滤,通过协同得到的信息,从海量物品进行过滤,筛选出用户感兴趣的物品。

  1. 传统的协同过滤方法
    基于邻域的方法

    1. 基于用户的协同过滤方法
    2. 基于物品的协同过滤方法

隐语义模型

  1. 矩阵分解

基于图的随机游走方法

  1. PageRank
  1. 基于深度学习的协同过滤方法

基于表示学习的模型

基于匹配方法学习的模型