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[2409.14217] Revisiting BPR: A Replicability Study of a Common Recommender System Baseline
https://arxiv.org/abs/2409.14217
BPR は本当はめちゃ強いぞ
[2011.10566] Exploring Simple Siamese Representation Learning
https://arxiv.org/abs/2011.10566
シンプルな Siamese ネットワークで学習を崩壊させない方法を探る
[1905.03375] Embarrassingly Shallow Autoencoders for Sparse Data
https://arxiv.org/abs/1905.03375
シンプルな線形モデルによる推薦システム
[1810.05997] Predict then Propagate: Graph Neural Networks meet Personalized PageRank
https://arxiv.org/abs/1810.05997
PageRank をニューラルネットワークで実行する
Tutorial on Variational Autoencoders
https://arxiv.org/abs/1606.05908
Variational Autoencoders (VAEs) の解説とこれを再解釈する
Learning to Rank using Gradient Descent
http://icml.cc/2015/wp-content/uploads/2015/06/icml_ranking.pdf
ニューラルネットワークで順序やランキングを学習するための損失関数の設計
http://www.tml.cs.uni-tuebingen.de/team/luxburg/publications/TeradaLuxburg_ICML2014.pdf
距離の順序構造から埋め込み表現を獲得する
Speeding Up the Xbox Recommender System Using a Euclidean Transformation for Inner-Product Spaces
https://ulrichpaquet.com/Papers/SpeedUp.pdf
近傍探索におけるユークリッド距離, コサイン類似度, 内積は互いに変換可能
[1205.2618] BPR: Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback
https://arxiv.org/abs/1205.2618
暗黙的な正フィードバックからランキング学習で推薦システムを構築
https://www.ismll.uni-hildesheim.de/pub/pdfs/Rendle2010FM.pdf
線形 SVM と行列分解を組み合わせた予測器
https://arxiv.org/abs/0910.3349
Jaccard 係数を任意長 b-bit の比較で近似する
Learning Classifiers from Only Positive and Unlabeled Data
https://cseweb.ucsd.edu/~elkan/posonly.pdf
PU 学習おいて Unlabeled を損失関数に取り入れる方法
k-means++: The Advantages of Careful Seeding
http://ilpubs.stanford.edu:8090/778/1/2006-13.pdf
k-means の改良
X-means: Extending K-means with Efficient Estimation of the Number of Clusters
http://www.cs.cmu.edu/~dpelleg/download/xmeans.pdf
クラスタ数を自動的に決定するクラスタリング手法
Functional Programming with Bananas, Lenses, Envelopes and Barbed Wire
https://maartenfokkinga.github.io/utwente/mmf91m.pdf
一般の再帰型について畳み込み操作やその逆操作を与える