将word2vec思想拓展到序列item的2vec方法并运用到推荐系统中，实质上可以认为是一种cf 在word2vec中，doc中的word是具有序列关系的，优化目标类似在max对数似然函数 应用在item2vec上，可以有两种看待方式： （1）如果item是强时序关系的，那么对某一次序列中的ite ...
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2020-06-12 20:28:30
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使用小批量数据时，模型容易过拟合，所以需要对全量数据进行处理，我是用的是word2vec训练的词向量. 那么训练好对词向量如何加载呢？ ...
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2019-12-05 13:37:43
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item2vec将用户的行为序列转化成item组成的句子，模仿word2vec训练word embedding将item embedding。基本思想是把原来高维稀疏的表示方式(one_hot)映射到低维稠密的向量空间中，这样我们就可以用这个低维向量来表示该项目(电影)，进而通过计算两个低维向量之间 ...
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2019-10-30 18:49:05
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前置点评： 这篇文章比较朴素，创新性不高，基本是参照了google的word2vec方法，应用到推荐场景的i2i相似度计算中，但实际效果看还有有提升的。主要做法是把item视为word，用户的行为序列视为一个集合，item间的共现为正样本，并按照item的频率分布进行负样本采样，缺点是相似度的计算还 ...
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2018-01-12 01:34:00
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将word2vec思想拓展到序列item的2vec方法并运用到推荐系统中，实质上可以认为是一种cf 在word2vec中，doc中的word是具有序列关系的，优化目标类似在max对数似然函数 应用在item2vec上，可以有两种看待方式： （1）如果item是强时序关系的，那么对某一次序列中的ite ...
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2017-12-23 19:11:03
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