Filtrage Collaboratif Hybride avec des Auto-encodeurs

Florian Strub 1, 2 Jérémie Mary 1, 2 Romaric Gaudel 1, 2
2 SEQUEL - Sequential Learning
Inria Lille - Nord Europe, CRIStAL - Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille (CRIStAL) - UMR 9189
Abstract : Le filtrage collaboratif (CF) exploite les retours des utilisateurs pour leur fournir des recommandations personnalisées. Lorsque ces algorithmes ont accès à des informations complémentaires, ils ont de meilleurs résultats et gèrent plus efficacement le démarrage à froid. Bien que les réseaux de neurones (NN) remportent de nombreux succès en traitement d'images, ils ont reçu beaucoup moins d'attention dans la communauté du CF. C'est d'autant plus surprenant que les NN apprennent comme les algorithme de CF une représentation latente des données. Dans cet article, nous introduisons une architecture de NN adaptée au CF (nommée CFN) qui prend en compte la parcimonie des données et les informations complémentaires. Nous montrons empiriquement sur les bases de données MovieLens et Douban que CFN bât l'état de l'art et profite des informations complémentaires. Nous fournissons une implémentation de l'algorithme sous forme d'un plugin pour Torch.
Type de document :
Communication dans un congrès
Conférence francophone sur l'Apprentissage Automatique (CAp'16), Jul 2016, Marseille, France
Liste complète des métadonnées

https://hal.inria.fr/hal-01406432
Contributeur : Romaric Gaudel <>
Soumis le : jeudi 1 décembre 2016 - 10:55:33
Dernière modification le : mardi 3 juillet 2018 - 11:43:39

Identifiants

  • HAL Id : hal-01406432, version 1

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Citation

Florian Strub, Jérémie Mary, Romaric Gaudel. Filtrage Collaboratif Hybride avec des Auto-encodeurs. Conférence francophone sur l'Apprentissage Automatique (CAp'16), Jul 2016, Marseille, France. 〈hal-01406432〉

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