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{Aditya Krishna Menon Scott Sanner Suvash Sedhain Lexing Xie}
초록
이 논문은 공동 필터링(CF)을 위한 새로운 오토인코더 프레임워크인 AutoRec을 제안한다. 실험적으로 AutoRec는 모델이 컴팩트하고 효율적으로 훈련 가능하며, Movielens 및 Netflix 데이터셋에서 최신의 CF 기법(편향 행렬 분해, RBMCF, LLORMA)을 능가하는 성능을 보였다.
벤치마크
| 벤치마크 | 방법론 | 지표 |
|---|---|---|
| collaborative-filtering-on-movielens-10m | I-AutoRec | RMSE: 0.782 |
| collaborative-filtering-on-movielens-1m | I-AutoRec | RMSE: 0.831 |