😄 NeuralCF：2017新加坡国立大学提出。【后文简称NCF】
😄 PNN：2016年上海交通大学提出。
文章目录
- NeuralCF
- 动机
- 原理
- general NCF
- NCF终极版（GMF+MLP的结合）
- 缺点
- 优点
- Reference
NeuralCF
动机
- 前面学了MF，可知MF在用户-物品评分矩阵的基础上做矩阵分解（用户矩阵Q和物品矩阵P相乘），相当于将用户、物品向量转成了稠密的隐向量，在一定程度上弥补了CF在处理稀疏矩阵上能力不足的问题。
- MF可通过初始化两个权重矩阵Q、P，然后根据已有评分值求损失，梯度下降更新权重。如下图所示：
