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CA-NCF CA-NCF是一种算法,是在称为的预过滤上下文合并方法与用于推荐的称为神经协作过滤的NN协作过滤方法之间的混合。 要运行此示例,您需要执行以下操作: 安装 BigDL 使用运行 使文件夹的根目录下,一旦你登录到jupyter然后创建一个新的文件夹datasets则对应例如内部文件夹。 例如tripAdvisor并将相应的数据集上传到其中。 刊物
CA-NCF-master.zip
  • CA-NCF-master
  • CA_NCF_tripadvisor.ipynb
    30.3KB
  • datasets
  • dePaulMovies.csv
    170.4KB
  • movielens1.zip
    4MB
  • Data_TripAdvisor_v2.csv
    1.1MB
  • CA_NCF_Movie_DePaulMovie.ipynb
    27.7KB
  • README.md
    1KB
  • movielens.ipynb
    27.4KB
内容介绍
# CA-NCF CA-NCF is a an algorithm that is a hybridization between a prefiltering context incorporation approach known as [itemSplitting](http://www.inf.unibz.it/~ricci/papers/item-splitting-umuai-2013.pdf) and a NN Collaborative Filtering method for recommendations known as Neural Collaborative Filtering [NCF](https://arxiv.org/abs/1708.05031). to run this example you need to do the following: * **install** [AnalyticsZoo](https://analytics-zoo.github.io/0.2.0/#PythonUserGuide/install/) BigDL * **Run** with [jupyter](https://analytics-zoo.github.io/0.2.0/#PythonUserGuide/run/#run-with-jupyter-notebook) * **make** a folder in the root directory once you login to jupyter then create a new folder `datasets` then an inner folder for the corresponding example. for example `tripAdvisor` and upload the corresponding dataset to it. # publications [A Pre-Filtering Approach for Incorporating Contextual Information Into Deep Learning Based Recommender Systems][1] [1]: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9004579
评论
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