19【推荐系统3】AutoRec

文章目录

1、前言
2、模型的结构
- 重建函数
- 特点和局限性
3、代码
参考

1、前言

AutoRec将自编码器（ AutoEncoder)的思想和协同过滤结合，提出了一种单隐层神经网络推荐模型。因其简洁的网络结构和清晰易懂的模型原理，AutoRec非常适合作为深度学习推荐模型的入门模型来学习。

AutoRec模型是一个标准的自编码器，它的基本原理是利用协同过滤中的共现矩阵，完成物品向量或者用户向量的自编码。再利用自编码的结果得到用户对物品的预估评分，进而进行推荐排序。

2、模型的结构

假设有 m m m 个用户,

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