《Neural Collaborative Filtering》论文阅读笔记
本文的创新在于，使用神经网络框架来代替MF中的内积，将MF和MLP的线性以及非线性特点相结合，使用预训练参数来初始化模型，进一步提升模型性能。本文思路清晰，逻辑严谨，细节说明很到位，实验对比完整且比较有说服力，很值得学习。因此我将笔记整理出来分享一下，如果有不对的地方，多多包涵，尽请批评指出。目录摘要引言本文的贡献矩阵分解的限制神经协同过滤框架NCF优化方法通用矩阵分解多层感知机(MLP)通用矩阵分解和多层感知机的融合（NeuMF）预训练实验数据评价指标对比算法实验设置实验结果原论文开源代码地址
