有时候，读读工程类的文章，虽然简单，但是能看到别人踩过的坑用过的tricks，也是挺有意思。NVIDIA不久前放出的协同过滤新标杆DeepRecommender 以Netfix 2009年的netflixprize竞赛数据为基准，使用基于自编码器的协同过滤，准确率比普通模型都高。
netflixprize竞赛目标非常简单，预测一个用户对一部影片评分的可能值（Netflix要推荐用户最感兴趣的影片来赚钱，不是吗？）事实上，评价竞赛分数的loss函数也很简单，是一个均方误差：
ri是真实评分，yi是模型预测评分，mi是一个外加的mask控制项，如果真实评分ri=0，那mi=0，否则mi就可以等于1. 继续阅读DeepRecommender：基于自编码器的协同过滤(Collaborative Filtering)，英伟达论文选读及其pytorch实现