El aprendizaje profundo es uno de los próximos grandes avances en la tecnología de sistemas de recomendación.
Con menos ingeniería de características, las redes neuronales profundas pueden generalizar combinaciones de características mejores o invisibles a través de la incrustación densa de baja dimensión aprendida para las características dispersas. Sin embargo, las redes neuronales profundas con incrustación pueden generalizar en exceso y recomendar elementos menos relevantes cuando las interacciones usuario-elemento son escasas y de alto rango.
https://arxiv.org/pdf/1606.07792…
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Recomienda música en Spotify con aprendizaje profundo
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primero aprenden los factores de usuario y elemento usando la factorización de matriz tradicional (MF). Con los factores del elemento a la mano, aprenden una red de convolución profunda que toma las características de audio como entrada y el factor latente del elemento correspondiente, de MF, como la salida de destino. Entonces, básicamente están aprendiendo una función (usando una red de convolución profunda) que asigna características de contenido de elementos a factores latentes MF correspondientes. Finalmente, la recomendación se hace como en MF estándar, es decir, producto interno entre el usuario y los factores latentes del artículo. Dichos modelos son útiles en el problema de arranque en frío del elemento, donde no hay comentarios de los usuarios sobre el elemento objetivo, ya que los factores latentes del elemento se construyen únicamente a partir de su contenido. (- Quora)
