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Embedding-based News Recommendation for Millions of Users

发表于 2018-01-21 | 分类于 PaperNote
这篇文章是雅虎关于新闻推荐的一篇文章,发在KDD2017上,比较有insight的一篇文章。 传统基于协同过滤或者矩阵分解相关的算法并不适用于新闻的推荐,因为新闻的迭代速度块,短时间内会产生大量的新物品,也会代替掉去多过时的物品,所以新闻推荐的三个关键点在于: - 理解文章的内容 - 理解用户的偏好 - 根据内容和偏好列出给用户推荐的内容 一个最基础的做法是将文章看作是文本中词的集合,将用户看做历 ...
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Choice Model Reading Note 1

发表于 2018-01-20 | 分类于 BriefSummary
Chap1 Introduction 我们的目标是研究:当一个人(agent)面对很多的选择时,行为过程是如何影响最终的决策。 定义可以观测到的影响因素用\(x\)表示,无法观测的影响因素用\(\epsilon\)表示,则通过一个函数\(y=h(x,\epsilon)\)标识用户的选择,这个函数称为行为过程,behavioral process。因为无法观测的变量\(\epsilon\)所以age ...
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Integer Programming Reading Note 1

发表于 2018-01-20 | 分类于 BriefSummary
Integer Programming 整数规划的general form \[ \begin{aligned} \max & &cx\\ \text{subject to}&&Ax\leq b\\ && x>0& &\text{integral} \end{aligned} \] 混合整数规划的general form \[ ...
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Recommending Product Sizes to Customers

发表于 2018-01-16 | 分类于 PaperNote
这篇文章主要做的内容是将正确size的商品推荐给客户,很细致的工作,亚马逊的推荐,发表在recsys2017。 定义一个商品为parent product,而这个商品的不同尺寸的SKU称之为其的child prodcut,产品集合\(\mathcal{P}\),用户集合\(\mathcal{C}\),购买记录集合\(\mathcal{D}=(i,j,y_{ij})\)表示用户\(i\)购买\(j\ ...
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Rocket Launching- A Universal and Efficient Framework for Training Well-performing Light Net

发表于 2018-01-01 | 分类于 PaperNote
这篇文章发于AAAI2018,阿里的一篇文章。文章主要想法是一种利用teacher-student network,来用简单的网络直接去学习复杂网络的表征,以降低计算的复杂度,应用于在线预测等方面。 1 图中可见,主要分为两部分的网络,一部分是booster net,一部分是light net,其中booster net中的层为计算复杂程度较高的网络连接,比如加BN,加ResBlock等等, ...
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On Sampling Strategies for Neural Network-based Collaborative Filtering

发表于 2017-12-24 | 分类于 PaperNote
这篇文章主要解决了由于对物品和对用户做embedding时时长差距较大情况,而提出多种采样方式,来提高总体的训练速度,文中的review总结的很好。 作者先对已有的embedding做推荐的方式做了一个framework,如上图所示,矩阵分解或者其他embedding都可以认为是one-hot的用户与物品经过functional embedding之后再得到最后的结果。 作者对当前implici ...
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Dropoutnet- Addressing Cold-Start in Recommnedation Systems

发表于 2017-11-26
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lightGBM

发表于 2017-11-18 | 分类于 PaperNote
今天看nips2017的预选论文,翻到了4篇推荐相关的,其中3篇都是做cold start问题,看来这个问题最近很火热嘛,包括了RL和meta learning,看来有必要跟进一波潮流。再看其他的论文的时候,还翻到了微软的lightGBM,果断先捞出来看一下。 之前网上流传了许多关于lightGBM相关的内容,但是看到论文才是最实在的,文中提到相比于其它关于GBDT的实现,对于计算信息增益来划分节 ...
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BPR- Bayesian personalized ranking from implicit feedback

发表于 2017-11-01 | 分类于 PaperNote
BPR这篇文章应该是近几年比较特别有意思的文章,有多想法的亮点,值得大家来细细品味。 这篇文章主要的contribution在于以下几点: 提出了一种通用的优化标准BRP-OPT,利用最大后验估计来优化个性化的排序,并且优化BRP-OPT的效果与优化AUC相似; 为了最大化BRP-OPT,提出了基于梯度下降和重采样的通用学习方法LearnBRP,并且可以较有效果; 能够将LearnBRP应用到当 ...
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ADMM note

发表于 2017-11-01 | 分类于 PaperNote
前一阵子在研究glmnet的时候还看见了ADMM,好像也很厉害,就顺便也看了看。ADMM是Boyd大爹提出的一种适用分布式的求解带约束问题最优化的方法,ADMM,alternating direction method of multipliers。 这里说一下Boyd大爹,这位爹也是一个了不得的爹,凸优化的泰斗人物,大部分人都是读他的Convex Optimization入门的,而且不像Frie ...
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