蔡氏电路matlab仿真代码-neuMF:新MF

蔡氏电路matlab仿真代码神经协同过滤 这是我们对本文的实现： 何湘南，廖立子，张汉旺，聂立强，胡霞，蔡达生（2017）。 2017年4月3日至7日，在澳大利亚珀斯的WWW '17会议录中。 三种协作过滤模型：广义矩阵分解（GMF），多层感知器（MLP）和神经矩阵分解（NeuMF）。 为了将模型用于隐式反馈和排名任务，我们使用对数损失和负采样对它们进行优化。 如果您使用我们的代码，请引用我们的WWW'17论文。 谢谢！ 作者：何湘南博士（） 运行GMF： python GMF.py --dataset vtc_cab --epochs 20 --batch_size 64 --num_factors 10 --regs [1e-5,1e-5] --num_neg 5 --lr 0.00001 --learner rmsprop --verbose 1 --out 1 运行MLP： python MLP.py --dataset vtc_cab --epochs 20 --batch_size 256 --layers [64,32,16,8] --reg_layers [0,0,0,