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c****2 2018-07-10
个性化推荐(一)
这些特征的处方式和候选生成络类似,不同之处是排序络的顶部是一个加权逻辑回归(weighted logistic regression),它对所有候选视频进行打分,从高到底排序后将分数较高的一些视频返回给用户。 融推荐模型 本节会使用卷积神经络(Convolutional Neural Networks)来学习电影名称的表示。下面会依次介绍文本卷积神经络以及融推荐模型。 文本卷积神经络(CNN) 卷积神经络经常用来处具有类似格拓扑结构(grid-like topology)的数据。例如,图像可以视为二维格的像素点,自然语言可以视为一维的词序列。卷积神经络可以提取多种局部特征,并对其进行组抽象得到更高级的特征表示。实验表明,卷积神经络能高效地对图像及文本问题进行建模处。 卷积神经络主要由卷积(convolution)和池化(pooling)操构成,其应用及组方式灵活多变,种类繁多。本小结我们以如图3所示的络进行讲解: 图3. 卷积神经络文本分类模型 设待处句子的长度为nn,其中第ii个词的词向量为xi∈ℝkxi∈Rk,kk为维度大小。
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