Two-step hybrid collaborative filtering using deep variational Bayesian autoencoders

Existing recommender systems rely on user and item representations in a fixed continuous low-dimensional latent space. To predict ratings, they use only an implicit feedback matrix, whereas user and item side information is ignored. Furthermore, they use the same arbitrary priors for the user and it...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Information sciences Ročník 562; s. 136 - 154
Hlavní autoři:	Nahta, Ravi, Meena, Yogesh Kumar, Gopalani, Dinesh, Chauhan, Ganpat Singh
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier Inc 01.07.2021
Témata:	Attributes Collaborative filtering Neural networks Recommender systems Variational autoenocoders Variational inference Attributes Variational autoenocoders Variational inference Collaborative filtering Neural networks Recommender systems
ISSN:	0020-0255, 1872-6291
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!