三、協同度量學習

????這一部分，我們討論CML作為一種更自然的方法獲得關聯關系。CML的思路是這樣的：我們在已知正例關系的user-item集合S上建立一個隱性反饋模型，并且學習user-item的距離作為他們的關系。學習到的距離使得S中的對更加緊密，而S之外的user-item對相對的遠離。這個處理過程，源于三角不等性。也可以聚類：喜歡相同item的users，同一user喜歡的一些items。換句話說，通過學習度量可以獲得已知的正例關系，這個關系不僅是user-item之間，而且包含user-user和item-item，而這是我們不能直接通過觀察得到的。

3.1 Model Formulation

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的(论文阅读笔记1)Collaborative Metric Learning(二)（WWW2017）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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