【Whalepaper第17期】推荐论文研读:Gated Attentive-Autoencoder for CA Recommendation

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人工智能深度学习机器学习论文推荐系统自编码器注意力机制门控机制标签注意力可解释性文本信息融合连续评分预测用户偏好矩阵item连接矩阵
本视频介绍了一种新型的推荐系统模型,该模型主要解决两个问题:一是利用新书和反馈信息进行推荐时的困难,二是不同类型的数据融合问题。模型采用了注意力机制提取文本信息中的关键单词,通过门控机制融合二元等待信息和商品描述信息,利用标签注意力预测用户对item的评分。此外,模型还具有较高的可解释性,能够可视化展示对item重要的单词。该视频适合对推荐系统、自然语言处理和机器学习感兴趣的技术人员和研究人员观看。
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