第2期：搜索协同过滤中的交互函数

2019-12-30 16:15:0450:02 101

声音简介

如何刻画用户嵌入向量（User Embedding）和物品嵌入向量（Item Embedding）之间的交互，是在评分矩阵上做协同过滤的关键问题。随着机器学习的发展，交互函数（Interaction Function）渐渐地从简单的矩阵内积发展到现在复杂的结构化神经网络。第四范式资深研究员姚权铭博士将分享第四范式研究组将AutoML在推荐系统中的探索与尝试。他将交互函数的设计建模为一个结构化神经网络问题，并使用神经网络搜索（Neural Architecture Search）去设计数据依赖的交互函数。