Detta dokument föreslår CF-NADE, en neural autoregressiv arkitektur för samarbete filtrering (CF) uppgifter, som är inspirerad av den begränsade Boltzmann Machine (RBM) baserad CF-modell och Neural Autoregressive Distribution Estimator (NADE). Vi beskriver först den grundläggande CF-NADE-modellen för CF-uppgifter. Sedan föreslår vi att förbättra modellen genom att dela parametrar mellan olika betyg. En faktoriserad version av CF-NADE föreslås också för bättre skalbarhet. Dessutom tar vi hänsyn till den normala karaktären av preferenser och föreslår en ordinal kostnad för att optimera CF-NADE, som visar överlägsen prestanda. Slutligen kan CF-NADE utvidgas till en djup modell, med endast måttligt ökad beräknings komplexitet. Experimentella resultat visar att CF-NADE med ett enda dolt lager slår alla tidigare state-of-the-art metoder på MovieLens 1M, MovieLens 10M, och Netflix dataset, och lägga mer dolda lager kan ytterligare förbättra prestandan.
Den CF-NADE (Collaborative Filtering -Neural Autoregressive Distribution Estimator) metod REF, å andra sidan, lär sig direkt latenta vektorer från kolumner och rader.
A Neural Autoregressive Approach to Collaborative Filtering
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}