推荐系统论文笔记

【论文笔记】BGRL：Large-Scale Representation Learning on Graphs via Bootstrapping（简要笔记供复习使用）

BGRL:Large-ScaleRepresentationLearningonGraphsviaBootstrapping文章地址：Large-ScaleRepresentationLearningonGraphsviaBootstrappingMotivation现有自监督学习的方法大多需要大量的负样本和大规模的数据增强，而选择负样本的原则的缺失导致负样本不一定会增加模型精度，尤其是在大模型中
好想变有钱535·2024-01-18 07:28

【论文笔记】ImGCL：Revisiting Graph Contrastive Learning on Imbalanced Node Classification（简要笔记供复习使用）

ImGCL：RevisitingGraphContrastiveLearningonImbalancedNodeClassification论文地址：RevisitingGraphContrastiveLearningonImbalancedNodeClassification.pdfContribution利用一个自适应采样策略的对比学习框架解决了数据集不平衡（长尾数据集）的性能受限问题，具体来
好想变有钱535·2024-01-18 07:51

【论文笔记】Summarizing source code through heterogeneous feature fusion and extraction

SummarizingsourcecodethroughheterogeneousfeaturefusionandextractionAbstract1.Introduction2.HCGconstruction2.1SourcecodetoAST2.2ASTpruning2.3Featurefusionwithheterogeneousedges3.HetCoSmodel3.1.Overview
落啦啦·2024-01-17 14:14

【开源】基于JAVA语言的用户画像活动推荐系统

目录一、摘要1.1项目介绍1.2项目录屏二、功能模块2.1数据中心模块2.2兴趣标签模块2.3活动档案模块2.4活动报名模块2.5活动留言模块三、系统设计3.1用例设计3.2业务流程设计3.3数据流程设计3.4E-R图设计四、系统展示五、核心代码5.1查询兴趣标签5.2查询活动推荐5.3新增活动报名5.4新增活动收藏5.5新增活动留言六、免责说明一、摘要1.1项目介绍基于JAVA+Vue+Spri
张燕沨·2024-01-17 10:41

2024年1月16日Arxiv热门NLP大模型论文：Ada-Retrieval: An Adaptive Multi-Round Retrieval Paradigm for Sequential R

引言：个性化推荐系统的新篇章个性化推荐系统在电子商务、社交媒体和娱乐平台等在线应用中扮演着至关重要的角色。通过根据用户的历史行为和偏好提供个性化推荐，这些系统增强了用户体验和参与度。
夕小瑶·2024-01-17 10:16

计算机毕业设计之全网独家Spark租房爬虫数据分析与推荐系统 租房大数据 租房app 租房数据分析 租房爬虫 房源推荐系统 房源数据分析 房源可视化

一、网站·登录与注册、注销·短信验证码修改密码·我的信息：身份证实名认证·租房业务流程（预约+看房+支付+完成+评价）、进度步骤条展示·支付宝沙箱支付·房屋浏览、中介信息查看·房屋推荐（基于mahout协同过滤算法）·房屋评价、点赞与收藏二、后端·统计主页、个人信息（带头像上传）、权限管理、用户管理、资讯管理、通知管理、日志管理、评论管理、轮播图管理、房屋管理、中介管理、订单管理。·中介权限可以登
haochengxu2022·2024-01-17 08:34

论文笔记（三十八）HandyPriors: Physically Consistent Perception of Hand-Object ... Differentiable Priors

HandyPriors:PhysicallyConsistentPerceptionofHand-ObjectInteractionswithDifferentiablePriors文章概括摘要1.介绍2.相关工作3.方法：HANDYPRIORSA.问题设置B.可变渲染先验C.可微物理先验D.基于优化的改进E.基于过滤的跟踪4.实验A.真实世界中的机器人手和物体迭代B.姿势估计C.基于过滤的跟踪D
墨绿色的摆渡人·2024-01-17 07:10

论文笔记（三十九）Learning Human-to-Robot Handovers from Point Clouds

LearningHuman-to-RobotHandoversfromPointClouds文章概括摘要1.介绍2.相关工作3.背景3.1.强化学习3.2.移交模拟基准4.方法4.1.HandoverEnvironment4.2.感知4.3.基于视觉的控制4.4.师生两阶段培训(Two-StageTeacher-StudentTraining)5.实验5.1.模拟评估5.2.模拟对模拟传输5.3.
墨绿色的摆渡人·2024-01-17 07:10

论文笔记（三十七）Visually Guided Model Predictive Robot Control via 6D Object Pose Localization and Tracking

VisuallyGuidedModelPredictiveRobotControlvia6DObjectPoseLocalizationandTracking文章概括摘要1.介绍2.相关工作3.物体姿态引导模型预测控制A.时间一致的6D物体姿态跟踪器B.使用MPC进行基于姿势的6D视觉伺服C.跟踪目标4.实验A.感知模块的定量评估B.视觉引导反馈控制5.结论文章概括作者：MedericFourmy
墨绿色的摆渡人·2024-01-17 07:10

论文笔记（二十）VisuoTactile 6D Pose Estimation of an In-Hand Object using Vision and Tactile Sensor Data

VisuoTactile6DPoseEstimationofanIn-HandObjectusingVisionandTactileSensorData文章概括摘要1.介绍2.背景3.网络结构A.视觉触觉传感器融合B.姿势估计器C.损失函数4.数据集的生成A.触觉传感器不变的姿态估计B.数据收集设置C.数据集特征5.实验A.网络训练设置B.硬件部署6.结果A.量化评估B.定性评价C.消融研究D.与
墨绿色的摆渡人·2024-01-17 07:40

论文笔记（三十六）：6-DoF Pose Estimation of Household Objects for Robotic Manipulation: ... and Benchmark

6-DoFPoseEstimationofHouseholdObjectsforRoboticManipulation:AnAccessibleDatasetandBenchmark文章概括摘要1.介绍2.方法A.一组对象B.3D纹理物体模型C.捕捉真实图像D.用地面实况标注图像E.深度校准F.对称意识度量3.实验A.注释验证实验B.姿势预测基线C.BOP挑战赛D.详细实验4.与以前工作的关系5.
墨绿色的摆渡人·2024-01-17 07:40

论文笔记（十九）RGB-D Object Tracking: A Particle Filter Approach on GPU

RGB-DObjectTracking:AParticleFilterApproachonGPU文章概括摘要1.介绍2.贡献3.粒子滤波器4.可能性评估5.实施细节6.实验A.物体模型B.合成序列C.真实序列7.结论8.鸣谢文章概括作者：ChanghyunChoiandHenrikI.Christensen来源：CenterforRobotics&IntelligentMachines，Colle
墨绿色的摆渡人·2024-01-17 07:39

论文笔记（十四）：PoseRBPF: A Rao–Blackwellized Particle Filter for 6-D Object Pose Tracking

PoseRBPF:ARao–BlackwellizedParticleFilterfor6-DObjectPoseTracking文章概括摘要1.介绍2.相关工作3.用PoseRBPF进行六维物体姿势跟踪A.问题定式化B.PoseRBPF概述C.Rao–Blackwellized粒子滤波器的公式D.观察似然E.运动先验F.6维对象姿态跟踪框架G.PoseRBPF的RGB-D扩展H.快速PoseRB
墨绿色的摆渡人·2024-01-17 07:09

论文笔记（十八）：Object Detection and Spatial Location Method for ... Based on 3D Virtual Geographical Scen

ObjectDetectionandSpatialLocationMethodforMonocularCameraBasedon3DVirtualGeographicalScene文章概括摘要1介绍2方法框架3三维虚拟地理场景的融合构建算法A.三维地理场景的构建B.初始化虚拟摄像机C.生成三维虚拟地理场景4基于三维虚拟地理场景的坐标计算算法5使用Brax：解决运动和操作问题5.1与Brax捆绑的学
墨绿色的摆渡人·2024-01-17 07:09

论文笔记（四）：6-PACK: Category-level 6D Pose Tracker with Anchor-Based Keypoints

6-PACK:Category-level6DPoseTrackerwithAnchor-BasedKeypoints文章概括1.摘要2.介绍3.相关工作4.问题定义5.模型5.1基于锚的注意机制5.2无监督的3D关键点生成6.结论文章概括作者：ChenWang，RobertoMart´ın-Mart´ın，DanfeiXu，JunLv，CewuLu，LiFei-Fei，SilvioSavares
墨绿色的摆渡人·2024-01-17 07:08

论文笔记（七）：ROS Reality: A Virtual Reality Framework Using Consumer-Grade Hardware for ROS-Enabled Robot

ROSReality:AVirtualRealityFrameworkUsingConsumer-GradeHardwareforROS-EnabledRobots文章概括摘要1.介绍2.相关工作3.ROSRealityA.作为远程操作界面的VRB.系统概述C.ROSD.HTCViveE.UnityF.ROSReality1）WebSocket客户端2）URDF解析器3）TransformList
墨绿色的摆渡人·2024-01-17 07:08

论文笔记（一）：se(3)-TrackNet: Data-driven 6D Pose Tracking by ...... in Synthetic Domains

se（3）-TrackNet：Data-driven6DPoseTrackingbyCalibratingImageResidualsinSyntheticDomains文章概括1.摘要2.介绍3.相关工作3.1数据驱动的6D姿势估计：3.26D姿势跟踪：3.2.1概率跟踪：3.2.2基于优化的跟踪：3.3模拟到现实：4.方法4.1具有残差的SE（3）流形上的跟踪4.2神经网络的设计4.3通过PP
墨绿色的摆渡人·2024-01-17 07:38

论文笔记（二）：DenseFusion: 6D Object Pose Estimation by Iterative Dense Fusion

DenseFusion:6DObjectPoseEstimationbyIterativeDenseFusion文章概括1.摘要2.介绍3.相关工作3.1来自RGB图像的姿势：3.2来自深度/点云的姿势：3.3来自RGB-D数据的姿势：4.模型4.1结构概括4.2语义分割4.3Dense特征提取4.3.1密集的3D点云特征嵌入4.3.2密集的彩色图象特征嵌入4.4Pixel-wise密集融合4.4
墨绿色的摆渡人·2024-01-17 07:38

论文笔记（四十）Goal-Auxiliary Actor-Critic for 6D Robotic Grasping with Point Clouds

Goal-AuxiliaryActor-Criticfor6DRoboticGraspingwithPointClouds文章概括摘要1.介绍2.相关工作3.学习6D抓握政策3.1背景3.2从点云抓取6D策略3.3联合运动和抓握规划器的演示3.4行为克隆和DAGGER3.5目标--辅助DDPG3.6对未知物体进行微调的后视目标4.实验4.1模拟消融研究（AblationStudiesinSimul
墨绿色的摆渡人·2024-01-17 07:00

ImageNet Classification with Deep Convolutional 论文笔记

✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。个人主页：小嗷犬的个人主页个人网站：小嗷犬的技术小站个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。本文目录标题和作者摘要创新点ReLU多GPUDropout其他网络结构输入层（Inputlayer）卷积层（C1）卷积层（C2）卷积层（C3）卷积层（C4）卷积层（C5）全连接层（FC6）全连接层（FC7）输
小嗷犬·2024-01-17 06:25

[论文笔记] PAI-Megatron 1、Qwen continuing pretrain(CT)千问预训练

通义千问开源模型在PAI灵骏的最佳实践-知乎https://github.com/alibaba/Pai-Megatron-Patch/blob/main/examples/megatron.md背景：目标：使用qwen基座来做CT。数据情况：预训练数据已经用qwen-tokenizer分过词。所以不需要准备数据。如果需没有数据，也可以从Pai-Megatron上拉数据。Megatron训练流程：
心心喵·2024-01-17 06:54

论文笔记：信息融合的门控多模态单元（GMU）

整理了GMU（ICLR2017GATEDMULTIMODALUNITSFORINFORMATIONFUSION）论文的阅读笔记背景模型实验论文地址：GMU背景  多模态指的是同一个现实世界的概念可以用不同的视图或数据类型来描述。比如维基百科有时会用音频的混合来描述一个名人；来自社交网络的用户用文本和多媒体附件(图像/视频/音频)评论音乐会或体育比赛等事件。医疗记录由图像、声音、文本和信号等的集合表
图学习的小张·2024-01-17 06:23

因果推断推荐系统工具箱 - XPA（二）

文章名称【www-2021】【google】Cross-PositionalAttentionforDebiasingClicks核心要点上一节讲述了作者如何对具有位置偏差的数据进行建模，以及如何定义elevanceexaminationfactorization的过程。本节将继续讲解XPA的模型，以及模型的参数学习过程。方法细节问题引入上一节我们讲述了，物品的被点击概率是用户对物品的偏好与物品在
processor4d·2024-01-17 04:21

【论文笔记】基于强化学习的连续型机械臂自适应跟踪控制

文章目录摘要关键词0引言1空间连续型机器人动力学模型1.1场景假设(1)环境假设(2)模型假设1.2公式分析2空间连续型机器人滑模控制器3基于强化学习的滑模控制器4仿真校验5结论摘要【针对问题】空间主动碎片清除操作中连续型三臂节机器人系统跟踪【提出方法】一种基于强化学习的自适应滑模控制算法（强化学习+滑模控制）【具体内容】（1）基于数据驱动的建模方法，采用BP神经网络对三臂节连续型机械臂进行建模；
Ctrl+Alt+L·2024-01-16 22:23

深度学习中的在线学习、批次学习或小批次学习分别是什么？

-这种方法对于数据流和实时数据处理非常适用，例如，用于实时推荐系统或股票价格预测。-在线学习的优势在于能够快速适应新数据，但它也可能更
CA&AI-drugdesign·2024-01-16 21:00

通俗易懂实现功能强大的实战项目 springboot+java+vue+mysql 日常办公用品直售推荐系统

⚡⚡Java实战|SpringBoot/SSMPython实战项目|Django微信小程序/安卓实战项目大数据实战项目⚡⚡文末获取源码文章目录⚡⚡文末获取源码日常办公用品直售推荐系统-研
计算机编程指导师·2024-01-16 18:05

模型优化论文笔记6----MobileNets采用深度可分离卷积在权衡精度的同时减小模型尺寸和时延

《MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications》论文地址：https://arxiv.org/abs/1704.04861MXNet框架代码：https://github.com/miraclewkf/mobilenet-MXNet1.主要思想介绍了两种简单的全局超参数用以平衡时延和准确率，构建
JaJaJaJaaaa·2024-01-16 16:28

论文笔记-混合卷积MixConv: Mixed Depthwise Convolutional Kernels

Hello，今天是论文阅读计划的第9天啦～调整计划后，现在都趁着早上最安静最无打扰的时候看论文，完成每天的论文阅读任务。今天我们介绍一篇混合卷积的内容，我最初找到这篇论文呢，是因为我自己做的论文，在思考怎么能让它更好的补获时序信息。所以现在会有意识的培养自己论文阅读的习惯，不断累积更多的想法，在未来突然有需要的时候，脑袋里不会空空如也。一、题目关键词解读MixConv:混合卷积，思考怎么混合法？大
Lyndsey·2024-01-16 16:57

【论文笔记合集】卷积神经网络之深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）

本文作者：slience_me我看的论文地址：MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications内容1.标准卷积假设输入为DF×DF×M，输出为输入为DF×DF×N，卷积核为DK×DK×M，共有N个卷积核进行卷积操作下图为标准的卷积过程，每个卷积核对输入的向量进行卷积操作，得到一个特征映射，共有N个卷
slience_me·2024-01-16 16:52

成为一名推荐系统工程师永远都不晚

作者简介：陈开江，希为科技CTO，曾任新浪微博资深算法工程师，考拉FM算法主管，个性化导购App《Wave》和《边逛边聊》联合创始人，多年推荐系统从业经历，在算法、架构、产品方面均有丰富的实践经验。
喜欢打酱油的老鸟·2024-01-16 13:23

ssm/php/node/python基于vue的acgn推荐系统(源码+mysql+文档)

因此，开发一款基于Vue的ACG（动画、漫画、游戏）推荐系统显得尤为重要。该系统可以帮助用户快速找到自己喜欢的二次元作品，提高用户
花花 程序设计·2024-01-16 12:40

可解释推荐系统工具箱 - VECF（一）

文章名称【SIGIR-2019】【Tsinghua/RutgersUniversity】PersonalizedFashionRecommendationwithVisualExplanationsbasedonMultimodalAttentionNetwork核心要点文章旨在流行商品推荐领域中，物品图片影响力大，但不同用户对图片的不同部分注意程度不一的问题。利用用户评论文本信息作为弱监督信号，
processor4d·2024-01-16 11:27

机器学习在什么场景下最常用-九五小庞

数据挖掘和分析：如市场分析、用户画像、推荐系统、欺诈检测等。智能交通：如自动驾驶、交通管制、智能路牌等。医疗健康：如疾病预测、基因分析、医疗数据分析等。金融领域：如风险评估、信用评估、股票预测等。
Up九五小庞·2024-01-16 10:33

【论文笔记】Effect of Attention Mechanism in Deep Learning-Based Remote Sensing Image Processing：A S...

注意机制在基于深度学习的遥感图像处理中的作用：系统文献综述综述：概述了已开发的注意力机制以及如何将它们与不同的深度学习神经网络架构集成。此外，它旨在研究注意力机制对基于深度学习的RS图像处理的影响。分析了相应的基于注意力机制的深度学习（At-DL）方法的进展。进行了系统的文献回顾，以确定出版物、出版商、改进的DL方法、使用的数据类型、使用的注意力类型、使用At-DL方法实现的总体准确度的趋势，并提
吃核桃用手夹·2024-01-16 09:54

#AIGC##VDB# 【一篇入门VDB】矢量数据库-从技术介绍到选型方向

接着，文章列举了几种矢量数据库的具体应用，包括图像和视频识别、自然语言处理、推荐系统以及新兴领域如医疗保健和金融。在讨论矢量数据库的工作原理
向日葵花籽儿·2024-01-16 09:28

机器学习算法——KNN算法

1.3KNN算法的应用场景很广泛，例如：智能推荐系统：根据用户历史浏览记录、搜索历史等，推
AI天任·2024-01-16 07:10

机器学习之协同过滤算法

概念协同过滤是一类常用于推荐系统的机器学习算法，它基于用户行为历史或物品属性来推荐用户可能感兴趣的物品。协同过滤算法主要分为两种类型：基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。
贾斯汀玛尔斯·2024-01-16 07:56

一文梳理推荐系统中如何应用大模型

今天给大家分享下华为诺亚方舟实验室的talk:《推荐系统如何从大语言模型中取长补短：从应用视角出发》，个人感觉很有信息量，我们组内同学也做过交流分享，相关信息也可以从综述找到："HowCanRecommenderSystemsBenefitfromLargeLanguageModels
u013250861·2024-01-16 06:03

超详细：VINS-Mono论文中文记录

VINS-Mono论文笔记题目0.摘要1.背景简介2.相关工作介绍2.1融合方式2.2摄像头数据处理2.3imu数据处理2.4初始化2.5里程计3.VINS-Mono系统总览4视觉和IMU测量的预处理步骤
尘归尘-北尘·2024-01-16 06:30

预训练技术在美团到店搜索广告中的应用

猜你喜欢0、2021年轻人性生活调研报告1、如何搭建一套个性化推荐系统？
智能推荐系统·2024-01-15 23:57

腾讯图神经网络与推荐预训练模型

主要包括以下几部分内容：预训练模型目标与核心问题推荐系统场景中的预训练模型预训练模型的服务模式图神经网络预训练案例分享01预训练模型⽬标与核⼼问题1.预训练模型的发展历程随着深度学习在各领域的快速发展，
文文学霸·2024-01-15 23:26

【开源】基于JAVA的用户画像活动推荐系统

目录一、摘要1.1项目介绍1.2项目录屏二、功能模块2.1数据中心模块2.2兴趣标签模块2.3活动档案模块2.4活动报名模块2.5活动留言模块三、系统设计3.1用例设计3.2业务流程设计3.3数据流程设计3.4E-R图设计四、系统展示五、核心代码5.1查询兴趣标签5.2查询活动推荐5.3新增活动报名5.4新增活动收藏5.5新增活动留言六、免责说明一、摘要1.1项目介绍基于JAVA+Vue+Spri
蜜桃小阿雯·2024-01-15 15:16

[2019CVPR论文笔记]Doodle to Search Practical Zero-Shot Sketch-based Image Retrieval

摘要文章地址：http[https://arxiv.org/pdf/1904.03451v1.pdf]在本文中，我们研究了基于零样本的草图图像检索（ZS-SBIR）的问题，其中人类草图被用作查询以从不可见的类别中检索照片。我们通过提出一种新颖的ZS-SBIR场景来进一步推进现有技术，该场景代表了其实际应用中的一步。新设置独特地认识到实际ZS-SBIR的两个重要但经常被忽视的挑战，（1）业余草图和照
qq_44932092·2024-01-15 15:50

基于JAVA的用户画像活动推荐系统 开源项目

目录一、摘要1.1项目介绍1.2项目录屏二、功能模块2.1数据中心模块2.2兴趣标签模块2.3活动档案模块2.4活动报名模块2.5活动留言模块三、系统设计3.1用例设计3.2业务流程设计3.3数据流程设计3.4E-R图设计四、系统展示五、核心代码5.1查询兴趣标签5.2查询活动推荐5.3新增活动报名5.4新增活动收藏5.5新增活动留言六、免责说明一、摘要1.1项目介绍基于JAVA+Vue+Spri
杨荧·2024-01-15 13:20

springboot美食推荐系统小程序 计算机毕设源码9145

在快节奏的生活中,相较于传统的美食网站解决大众吃什么的烦恼,服务于用户并展示美食的菜品和价格,一个体系结构清晰且资源丰富的基于微信小程序的美食推荐系统的搭建是十分必要的。
VX_ZYKJ985·2024-01-15 13:57

springboot美食推荐系统小程序 计算机毕设源码77145

在快节奏的生活中,相较于传统的美食网站解决大众吃什么的烦恼,服务于用户并展示美食的菜品和价格,一个体系结构清晰且资源丰富的基于微信小程序的美食推荐系统的搭建是十分必要的。
VX_ZYKJ985·2024-01-15 13:57

Java实现海南旅游景点推荐系统 JAVA+Vue+SpringBoot+MySQL

管理员端三、系统展示四、核心代码4.1随机景点推荐4.2景点评价4.3协同推荐算法4.4网站登录4.5查询景点美食五、免责说明一、摘要1.1项目介绍基于Vue+SpringBoot+MySQL的海南旅游推荐系统
customer08·2024-01-15 12:56

基于python就业数据的分析及推荐系统 毕业设计开题报告

博主介绍：《Vue.js入门与商城开发实战》《微信小程序商城开发》图书作者，CSDN博客专家，在线教育专家，CSDN钻石讲师；专注大学生毕业设计教育和辅导。所有项目都配有从入门到精通的基础知识视频课程，免费项目配有对应开发文档、开题报告、任务书、PPT、论文模版等项目都录了发布和功能操作演示视频；项目的界面和功能都可以定制，包安装运行！！！在文章末尾可以获取联系方式大学生本科基于Python的就业
黄菊华老师·2024-01-15 05:21

论文笔记之Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics

NeuralFactorizationMachinesforSparsePredictiveAnalytics文中提到了对于稀疏特征交互的处理。FM以线性的方式进行特征交互，难以捕捉数据中非线性的复杂结构。也有很多deepneuralmodel，比如Wide&Deep和DeepCross等，但deepmodel训练起来比较困难。本文提出了一种新的模型NeuralFactorizationMachi
小弦弦喵喵喵·2024-01-15 04:17

springboot280基于WEB的旅游推荐系统设计与实现

点赞+收藏+关注→私信领取本源代码、数据库本人在Java毕业设计领域有多年的经验，陆续会更新更多优质的Java实战项目希望你能有所收获，少走一些弯路。关注我不迷路一、设计说明1.1选题动因当前的网络技术，软件技术等都具备成熟的理论基础，市场上也出现各种技术开发的软件，这些软件都被用于各个领域，包括生活和工作的领域。随着电脑和笔记本的广泛运用，以及各种计算机硬件的完善和升级，市面上的电脑和笔记本的性
看似心软的神·2024-01-15 04:44
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