深度学习应用在推荐系统的论文-----A Novel Deep Learning-Based Collaborative Filtering Model for Recommendation System

1、题目：一种新的基于深度学习的协同过滤推荐系统

2、摘要：

　　以协同过滤（CF）为基础的模型主要获取用户和项目的交互或者相关性。然而，现有的基于CF的方法只能掌握单一类型的关系，如RBM，它只能获取用户-用户或项目-项目关系的相关性，而矩阵分解（MF）可以捕捉到用户-项目之间的相互作用。

　　为了克服基于CF方法的这些困难，我们提出了一种新的深层学习方法，主要分为两个阶段：①获取用户以及项目的预先表示②神经网络预测。

　　在初始阶段，对应的低维向量的用户和项目单独学习，获得用户–用户和项目–项目相关的语义信息。

　　在预测阶段，一个前馈神经网络来模拟用户和项目之间的相互作用，其中对应的表征向量（第一阶段得到的）作为神经网络的输入。

　　基于两个基准数据集的几个实验（MovieLens 1M MovieLens 10m）验证了所提出方法的有效性，结果表明我们的模型比以前的方法更有效。

3、引言：

　　现有的个性化推荐系统大致可以分为两类：（1）基于内容的模型（2）基于CF协同过滤的模型。

　　基于内容的模型：从用户轮廓或项目描述中提取特征来推荐

　　基于CF的模型：使用用户历史的行为来做未来的推荐，包括①MF②RBM

　　MF缺点：不能明确说明用户和项目内积之间的交互关系。

　　RBM缺点：只能单一获得用户与用户或项目与项目之间的关系。

　　捕捉复杂关系的最强大方法是使用深层的学习技术，然而，在基于CF的模型中采用深层神经网络的研究非常有限。

4、模型概述

	阶段1：预学习表示（项目的表示、用户的表示）
	阶段2：神经网络预测

阶段1：共现矩阵y和z：（U¹₂表示给了项目2评分1的用户集合）

　　　　总体共现：y就是比较两列项目评分一样的个数，比如y²₁=1即项目t1和t2只用u1给了一样的分数1.

　　　　局部共现：z的加总为y，难以解释，请看图。

简单来说，就是用movielens数据中的评分进行统计获得项目的共现矩阵和用户的共现矩阵，分别通过总体（CM模型）和局部（RIM模型）来对用户和项目共现矩阵进行MF：得到分解的四个矩阵就是项目和用户的CM、RIM表示。

用户和项目的总体模型(CM)如下：

e_i、e_j为项目的嵌入表示，第一阶段的结果，b_i、b_j为偏正项，log是为了光滑，y_i是总体的用户共现矩阵。

r_i、r_j为用户的嵌入表示，第一阶段的结果，^b_i、^b_j为偏正项，log是为了光滑，^y_i是总体的用户共现矩阵。

用户和项目的局部模型(RIM)如下：

 

类似总体模型。

运用梯度下降求解。

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阶段2：神经网络预测评分（5层）

红圈为阶段1的结果，作为神经网络的输入。

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5、实验

数据集：MovieLens 1M和MovieLens 10M

（1）阶段1的评价用了聚类，结果通过聚类图分析。然后是相似性分析。

（2）阶段2的预测评价标准RMSE，比较方法：Bias Matrix Factorization (BMF)、 LLORMA、RBM-CF、 Autorec、CF-NADE、NNMF、Zanotti’s Methods、Multiview Neural Networks、Multiview Neural Networks+BiasMF、

　　  阶段2的推荐Top-N的评价标准：recall（评分5的项目作为喜欢项目）

（3）神经网络的各层的影响。

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6、总结

未来：时序、文本信息等都可以考虑