Initialization matters : regularizing manifold-informed initialization for neural recommendation systems
Proper initialization is crucial to the optimization and the generalization of neural networks. However, most existing neural recommendation systems initialize the user and item embeddings randomly. In this work, we propose a new initialization scheme for user and item embeddings called Laplacian E...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Zhang, Yinan, Li, Boyang, Liu, Yong, Wang, Hao, Miao, Chunyan |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Computer Science and Engineering |
التنسيق: | Conference or Workshop Item |
اللغة: | English |
منشور في: |
2021
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/153528 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Learning personalized itemset mapping for cross-domain recommendation
بواسطة: Zhang, Yinan, وآخرون
منشور في: (2021) -
Diversified interactive recommendation with implicit feedback
بواسطة: Liu, Yong, وآخرون
منشور في: (2020) -
Learning hierarchical review graph representations for recommendation
بواسطة: Liu, Yong, وآخرون
منشور في: (2022) -
Memory bank augmented long-tail sequential recommendation
بواسطة: Hu, Yidan, وآخرون
منشور في: (2023) -
Contextualized graph attention network for recommendation with item knowledge graph
بواسطة: Liu, Yong, وآخرون
منشور في: (2022)