A novel Enhanced Collaborative Autoencoder with knowledge distillation for top-N recommender systems
In most recommender systems, the data of user feedbacks are usually represented with a set of discrete values, which are difficult to exactly describe users’ interests. This problem makes it not easy to exactly model users’ latent preferences for recommendation. Intuitively, a basic idea for this is...
Uložené v:
| Vydané v: | Neurocomputing (Amsterdam) Ročník 332; s. 137 - 148 |
|---|---|
| Hlavní autori: | , , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | English |
| Vydavateľské údaje: |
Elsevier B.V
07.03.2019
|
| Predmet: | |
| ISSN: | 0925-2312, 1872-8286 |
| On-line prístup: | Získať plný text |
| Tagy: |
Pridať tag
Žiadne tagy, Buďte prvý, kto otaguje tento záznam!
|
Buďte prvý, kto okomentuje tento záznam!