¿Cuáles son los documentos que debería leer sobre los sistemas de recomendación basados ​​en el aprendizaje profundo?

Habrá una gran cantidad de documentos que analizan el sistema de recomendación basado en el aprendizaje profundo, ya que este es un tema muy amplio. Suponiendo que ya conozca el Sistema de recomendación y el Aprendizaje profundo, le sugiero que comience con este gran estudio de encuesta [1] sobre sistemas de recomendación basados ​​en el aprendizaje profundo. Creo que este documento le dará muchas ideas sobre los modelos / enfoques de vanguardia, las limitaciones y ventajas de cada enfoque / modelos.

Al echar un buen vistazo al dominio, puede comenzar a leer más documentos específicos de casos de uso. No puedo nombrar todos los trabajos, pero puedes comenzar desde esta lista bien compilada en GitHub [2]. No he leído todos esos, pero la lista me pareció realmente útil. La lista contiene no solo los documentos sino también algunos excelentes blogs y algunas excelentes implementaciones de código abierto.

¡Feliz aprendizaje y buena suerte!

Notas al pie

[1] https://arxiv.org/pdf/1707.07435…

[2] robi56 / Sistemas de aprendizaje profundo para recomendaciones

En ACM RecSys 2017, Alexandros Karatzoglou (Telefónica Research, España) y Balázs Hidasi (Gravity R&D, Hungría) realizaron un tutorial sobre aprendizaje profundo en sistemas de recomendación.

No estoy seguro de si se grabó, pero sus diapositivas están en línea: proporcionan una revisión muy accesible y completa del aprendizaje profundo para recsys, y apuntan a una variedad de documentos en el área.

¡Es un gran lugar para comenzar!

Tutorial de Aprendizaje profundo para sistemas recomendados RecSys2017

He leído este que Google usa para su Play Store:

Aprendizaje amplio y profundo para sistemas de recomendación

Resumen: [1]

Los modelos lineales generalizados con transformaciones de características no lineales se usan ampliamente para problemas de regresión y clasificación a gran escala con entradas dispersas. La memorización de las interacciones de características a través de un amplio conjunto de transformaciones de características entre productos es efectiva e interpretable, mientras que la generalización requiere más esfuerzo de ingeniería de características. Con menos ingeniería de características, las redes neuronales profundas pueden generalizar combinaciones de características mejores o invisibles a través de incrustaciones densas de baja dimensión aprendidas para las características dispersas. Sin embargo, las redes neuronales profundas con incrustaciones pueden generalizar en exceso y recomendar elementos menos relevantes cuando las interacciones usuario-elemento son escasas y de alto rango. En este artículo, presentamos el aprendizaje Wide & Deep (modelos lineales amplios y redes neuronales profundas formados conjuntamente) para combinar los beneficios de la memorización y la generalización de los sistemas de recomendación. Producimos y evaluamos el sistema en Google Play, una tienda comercial de aplicaciones móviles con más de mil millones de usuarios activos y más de un millón de aplicaciones. Los resultados de los experimentos en línea muestran que Wide & Deep aumentó significativamente las adquisiciones de aplicaciones en comparación con los modelos de solo ancho y solo de profundidad. También hemos abierto nuestra implementación en TensorFlow.

Notas al pie

[1] [1606.07792] Aprendizaje amplio y profundo para sistemas de recomendación

Este documento analiza los últimos métodos. Te lo recomiendo mucho.

Sistema de recomendación basado en aprendizaje profundo: una encuesta y nuevas perspectivas por Shuai Zhang.

https://arxiv.org/pdf/1707.07435

Bro, escribiré una ayuda de una línea que es el canal de YouTube Siraj Raval.

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