贵阳做网站找哪家好,长沙部分风险区域调整,永久一级传奇网站,html网页源码三、协同度量学习 这一部分#xff0c;我们讨论CML作为一种更自然的方法获得关联关系。CML的思路是这样的#xff1a;我们在已知正例关系的user-item集合S上建立一个隐性反馈模型#xff0c;并且学习user-item的距离作为他们的关系。学习到的距离使得S中的对更加紧密#x…三、协同度量学习 这一部分我们讨论CML作为一种更自然的方法获得关联关系。CML的思路是这样的我们在已知正例关系的user-item集合S\mathcal{S}上建立一个隐性反馈模型并且学习user-item的距离作为他们的关系。学习到的距离使得S\mathcal{S}中的对更加紧密而S\mathcal{S}之外的user-item对相对的远离。这个处理过程源于三角不等性。也可以聚类喜欢相同item的users同一user喜欢的一些items。换句话说通过学习度量可以获得已知的正例关系这个关系不仅是user-item之间而且包含user-user和item-item而这是我们不能直接通过观察得到的。
3.1 Model Formulation
