神经协同过滤 这是本文的实现: 何湘南,廖丽子,张汉旺,聂丽强,胡霞,蔡达生(2017)。 2017年4月3日至7日在澳大利亚珀斯的WWW '17会议录中。 三种协作过滤模型:广义矩阵分解(GMF),多层感知器(MLP)和神经矩阵分解(NeuMF)。 为了将模型用于隐式反馈和排名任务,我们使用对数损失和负采样对它们进行优化。 如果您使用我们的代码,请引用我们的WWW'17论文。 谢谢! 作者:何湘南博士( ) 环境设定 我们使用Keras和Theano作为后端。 Keras版本:“ 1.0.7” Theano版本:“ 0.8.0” 运行代码的示例。 在代码中已经清楚地说明了命