Collbaorative Metric Learning

This is pytorch implementation of http://www.cs.cornell.edu/~ylongqi/paper/HsiehYCLBE17.pdf

DataFlow

1. preprocess
2. train
3. predict

preprocess

1. 以下を作成

• user_item_matrix
• item_feature

2. user_itemからposiとnegをサンプリング

• featureは該当するitemごとに設定する?

Datasetの段階で

• posi_indexの作成 iterateの仕方
• batch_size: バッチ数
• n_negative: negativeとの比率
• posi_indexからバッチ数取得
• n_negativeかつ

Samplerで

• posi_index
• nega_index
• feature_index(まず後回し) [posi, ]

Model

• user_embed
• pos_item_embed
• neg_item_embed

Loss

• userとposの距離

• posとnegの距離

• rank loss

    loss_per_pair = tf.maximum(pos_distances - closest_negative_item_distances + self.margin, 0,
  
                               name="pair_loss")