知识图谱+推荐系统

推荐系统论文

几篇对工业界比较有影响的论文TheWisdomofTheFew豆瓣阿稳在介绍豆瓣猜的时候极力推荐过这篇论文，豆瓣猜也充分应用了这篇论文中提出的算法；RestrictedBoltzmannMachinesforCollaborativeFiltering目前Netflix使用的主要推荐算法之一；FactorizationMeetstheNeighborhood:aMultifacetedCollab
someoneYoung·2023-10-29 18:56

AI：40-基于深度学习的森林火灾识别

本专栏包含以下学习方向：机器学习、深度学习、自然语言处理（NLP）、机器视觉、语音识别、强化学习、推荐系统、机器学习操作（MLOps）、计算机视觉、虚拟现实（VR）/增强现实（AR）等等✨✨✨在这个漫长
一见已难忘·2023-10-29 16:40

大模型之十九-对话机器人

其实我最早接触语义理解在2014年，2014年做智能音箱的时候，那时也是国内第一批做智能音箱的，在现在看起来当时的智能音箱比较傻，很多问题无法回答，长下文效果也不好，多轮对话效果就更差了，那时对话使用的主要技术是基于规则+知识图谱
shichaog·2023-10-29 15:50

推荐系统论文阅读（五十三)-基于多任务模型的蒸馏召回模型

论文：论文题目：《DistillationbasedMulti-taskLearning:ACandidateGenerationModelforImprovingReadingDuration》论文地址：https://arxiv.org/pdf/2102.07142.pdf中间因为工作原因断更了几个月，今天我们来重新阅读一篇关于蒸馏的论文吧，刚好笔者最近一直在做蒸馏相关的任务。一、背景在qq看
推荐系统论文阅读·2023-10-29 12:57

Neo4j安装教程

最近再做企业与纳税人关联关系知识图谱，接触到图数据库，经过一番比较后，选择Neo4j图数据库作为知识图谱项目的数据存储库，下面记录下安装流程。一、介绍neo4j是一种图形数据库，它是面向网络的数据库。
勤奋的超跑·2023-10-29 10:22

基于大数据和ALS算法实现的房源智能推荐系统

收藏和点赞，您的关注是我创作的动力文章目录概要一、研究背景与意义1.1项目的开发背景1.2项目的开发目的1.3项目的开发意义1.4国内的研究现状和发展趋势1.5项目的设计思路二、技术理论2.1Python简介2.2Scrapy爬虫框架简介2.3JAVA语言简介2.4Hbase简介三、推荐算法介绍与平台推荐引擎实现3.1主流推荐算法介绍3.2协同过滤算法3.2.1基于模型的协同过滤3.2.2基于内存
01图灵科技·2023-10-29 10:46

相似性和距离度量

推荐系统：用于为用户推荐与其过去喜好相似的项目。图像处理：用于图像比对、识别和匹配。下面是相似性和距离度量的概念：相似性（Similarity）：相似性度
猫一样的女子245·2023-10-29 08:16

github搜索技巧探索

毕设涉及到推荐系统，那么就用搜索推荐系统相关资料来探索一下GitHub的搜搜技巧文章目录1.基础搜索2.限定在特定仓库搜索3.按照语言搜索4.按照star数量搜索5.搜索特定用户/组织的仓库6.查找特定文件或路径
临风而眠·2023-10-29 06:08

echarts（横向柱状图和grid）

场景最近在做知识图谱的时候，右侧弹窗需要有数据统计功能，大概ＵＩ如下图，当时想到的是横向柱状图来实现，目前的效果与UI的不同是后面统计的数量显示的位置。
悦悦猪·2023-10-29 06:24

协同过滤collaborative filtering

推荐系统：基于内容的推荐content-based，协同过滤collaborativefiltering，隐语义模型(LFM,latentfactormodel)推荐显式的用户反馈：这类是用户在网站上自然浏览或者使用网站以外
sereny·2023-10-29 05:13

推荐系统-基于物品协同过滤算法代码实现

1、简介当前Spark没有像mahout那样，严格区分基于物品的协同过滤推荐（ItemCF）和基于用户的协同过滤推荐（UserCF），只有基于模型的协同过滤推荐算法ALS（model-basedCF）。但ALS算法对于一些特定的问题(用户数量较小的场景，以及物品数量明显小于用户数量的场景)，效果并不理想，不像mahout提供了各种推荐算法选择。为了充分利用spark在速度上带来的提升同时为满足一些
Moutai码农·2023-10-28 21:29

【开源】基于SpringBoot的海南旅游景点推荐系统的设计和实现

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
customer08·2023-10-28 20:38

【开源】基于SpringBoot的海南旅游景点推荐系统的设计和实现

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
customer08·2023-10-28 20:38

CS224W1.2——图机器学习应用

对于边预测任务：预测缺失边，例如知识图谱完善。图分类任务：分类不同的图，例如分子预测。聚类任务：预测节点是否
阿牛大牛中·2023-10-28 13:13

推荐系统遇上深度学习(一一六)-[腾讯]用于多目标用户建模的MVKE模型

1、背景与大多数工业界的在线广告和推荐系统架构一样，腾讯的广告系统同样是如下图所示的漏斗结构：第一步称作定向（targeting）基于用户的画像从众多的广告中抓取候选广告，后续的打分和排序步骤则是挑选最适合用户的广告进行展示
文哥的学习日记·2023-10-28 11:02

肖仰华 | 知识图谱落地的基本原则与最佳实践

此文内容取自肖仰华教授在华为、CCF等场合所做报告，完整内容见书籍《知识图谱：概念与技术》的第15章《知识图谱实践》。肖仰华教授主编的知识图谱教材《知识图谱：概念与技术》即将出版，敬请关注。
开放知识图谱·2023-10-28 08:04

知识图谱+推荐系统 文献阅读

文献阅读及整理知识图谱+推荐系统知识图谱1基于知识图谱的电商领域智能问答系统研究与实现[1]蒲海坤.基于知识图谱的电商领域智能问答系统研究与实现[D].西京学院,2022.DOI:10.27831/d.cnki.gxjxy
hellolianhua·2023-10-28 06:40

知识图谱相关的操作

微软生成自己的图谱：GitHub-microsoft/SmartKG:ThisprojectacceptsexcelfilesasinputwhichcontainsthedescriptionofaKnowledgeGraph(VertexesandEdges)andconvertitintoanin-memoryGraphStore.ThisprojectimplementsAPIstosea
hellolianhua·2023-10-28 06:35

基于 nodejs+vue旅游推荐系统 mysql

目录摘要IABSTRACTII目录II第1章绪论11.1背景及意义11.2国内外研究概况11.3研究的内容1第2章相关技术32.1nodejs简介42.2express框架介绍62.4MySQL数据库4第3章系统分析53.1需求分析53.2系统可行性分析53.2.1技术可行性：技术背景53.2.2经济可行性63.2.3操作可行性：63.3项目设计目标与原则63.4系统流程分析73.4.1操作流程7
QQ_511008285·2023-10-28 05:42

nodejs+vue旅游推荐系统-计算机毕业设计

本文首先介绍了旅游推荐系统的发展背景与发展现状，然后遵循软件常规开发流程，首先针对系统选取适用的语言和开发平台，根据需求分析制定模块并设计数据库结构，再根据系统总体功能模块的设计绘制系统的功能模块图，流程图以及
QQ511008285·2023-10-28 05:36

释放搜索潜力：基于ES(ElasticSearch)打造高效的语义搜索系统，让信息尽在掌握[2.项目讲解篇],支持Linux/Windows部署安装

搜索推荐系统专栏简介：搜索推荐全流程讲解（召回粗排精排重排混排）、系统架构、常见问题、算法项目实战总结、技术细节以及项目实战（含码源）专栏详细介绍：搜索推荐系统专栏简介：搜索推荐全流程讲解（召回粗排精排重排混排
汀、人工智能·2023-10-28 04:23

释放搜索潜力：基于ES(ElasticSearch)打造高效的语义搜索系统，让信息尽在掌握[1.安装部署篇]，支持Linux/Windows部署安装

搜索推荐系统专栏简介：搜索推荐全流程讲解（召回粗排精排重排混排）、系统架构、常见问题、算法项目实战总结、技术细节以及项目实战（含码源）专栏详细介绍：搜索推荐系统专栏简介：搜索推荐全流程讲解（召回粗排精排重排混排
汀、人工智能·2023-10-28 04:52

释放搜索潜力：基于ES(ElasticSearch)打造高效的语义搜索系统，让信息尽在掌握[1.安装部署篇--简洁版]，支持Linux/Windows部署安装

搜索推荐系统专栏简介：搜索推荐全流程讲解（召回粗排精排重排混排）、系统架构、常见问题、算法项目实战总结、技术细节以及项目实战（含码源）专栏详细介绍：搜索推荐系统专栏简介：搜索推荐全流程讲解（召回粗排精排重排混排
汀、人工智能·2023-10-28 04:19

2022-01-09 美团商品知识图谱的构建及应用

本文摘选自美团技术美团商品知识图谱的构建及应用。如有侵权，请私信联系删除。
破阵子沙场秋点兵·2023-10-28 04:49

知识表示学习【知识图谱专栏】

知识表示学习一、知识图谱1、符号定义：2、三元组表示的缺陷：二、知识表示学习1、分布式表示的特点：2、三元组和词向量分布式表示三、知识表示经典模型1、TransE模型2、TransH模型3、TransR
俱往矣...·2023-10-28 04:39

C.3 知识图谱项目实战(一)：瑞金医院MMC人工智能辅助构建知识图谱--初赛实体识别

NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等专栏详细介绍：[NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等]
汀、人工智能·2023-10-28 04:38

直播 | WWW 2021：基于结构增强文本表示学习的知识图谱补全方法

「AIDrive」是由PaperWeekly和biendata共同发起的学术直播间，旨在帮助更多的青年学者宣传其最新科研成果。我们一直认为，单向地输出知识并不是一个最好的方式，而有效地反馈和交流可能会让知识的传播更加有意义，从而产生更大的价值。本期AIDrive，我们邀请到吉林大学人工智能学院硕士生王博，为大家在线解读其发表于WWW2021的最新工作：Structure-AugmentedText
PaperWeekly·2023-10-28 03:05

AI和机器学习：IT行业的未来就业机会

推荐系统：许多在线平台，如社交媒体
lgbisha·2023-10-28 03:56

知识图谱入门 【五】- 知识存储

知识图谱入门【一】-认识图谱技术知识图谱入门【二】-知识表示与知识建模知识图谱入门【三】-知识抽取知识图谱入门【四】-知识挖掘知识图谱入门【五】-知识存储知识图谱入门【六】-知识融合知识图谱入门【七】-
Rnan-prince·2023-10-28 00:23

知识图谱开发笔记

概念：本质上看，知识图谱，是一种大规模语义网络，可以算作是知识工程学科的代表。形式：网链结构，有核心节点，是大数据的价值载体。
马良神笔·2023-10-28 00:53

大模型与知识图谱如何相互助力

目前各行各业在数字化、智能化发展的大势所趋下，信息新技术不断涌现，也在加快深入融合到传统实体行业应用中，比如知识图谱、人工智能、数字孪生等等，特别是基于人工智能的大模型在去年底被chatgpt的带领下涌现出一波又一波的浪潮
一马平川的大草原·2023-10-28 00:22

知识图谱学习笔记——（三）知识图谱的存储与查询

一、知识学习声明：知识学习中本文主体按照浙江大学陈华钧教授的《知识图谱》公开课讲义进行介绍，并个别地方加入了自己的注释和思考，希望大家尊重陈华钧教授的知识产权，在使用时加上出处。感谢陈华钧教授。
AIFarmer·2023-10-28 00:22

知识图谱--Jena基础操作和检索推理应用

在上一篇读书笔记中讲到知识图谱存储主要有基于开源的Jena方式和基于图数据库（Neo4j）方式，本次主要对Jena的基础操作和如何应用进行了实践总结，同时结合了D2R，将结构化数据转换成Jena可以加载的格式
一马平川的大草原·2023-10-28 00:21

nlp与知识图谱代码解读_词嵌入

目录词嵌入简单原理代码案例+解读专业原理介绍场景词嵌入简单原理可以使用一些比喻和生活中的例子：老师：你们还记得玩乐高积木的时候，每个积木块代表了一个特定的事物或形状吗？现在，想象一下，每个词都像是一个乐高积木。我们要做的是为每个积木找到一个特殊的地方，这样它们就可以和其他积木在某种方式上连接起来。词嵌入就像是为每个词找一个特定的地方或位置，但这个“地方”不是在房间里，而是在一个叫做“嵌入空间”的地
赵孝正·2023-10-28 00:14

关于知识图谱的灵魂拷问：知识图谱到底有啥用？

最近几年知识图谱作为人工智能领域很热门的一项技术，已经在不少领域都取得了不少成功的落地案例。不过知识图谱作为人工智能的一个底层技术，确实不如图像，语音等技术一样让人能很直观的感受到它的存在。
漱石先森·2023-10-27 22:36

改进的协同过滤推荐算法

而这些用户数据中包括用户个人信息，浏览记录、消费历史等数据，为了避免数据的大规模浪费，造成“信息过载”问题[1]，推荐系统孕育而生。
椒椒。·2023-10-27 21:48

FOIL算法

下面通过一个具体的例子说明FOIL算法学习的过程上图为一个简单的家庭关系知识图谱，结点代表实体，即家庭成员；边代表家庭成员之间的关系。
维维sanguine·2023-10-27 13:35

2M大小的PDF文档上传到LangChain-ChatGLM知识图谱中,大致需要的时间

对于将2M大小的PDF文档上传到LangChain-ChatGLM知识图谱中,大致需要的时间如下:PDF到文本的提取转换:若PDF内容主要为文本,此步骤约需要1-2分钟。
小草cys·2023-10-27 12:41

推荐系统遇上深度学习(一一七)-[腾讯]结合蒸馏和多任务学习的召回模型

今天分享一篇腾讯在召回阶段的论文，题目为《DistillationbasedMulti-taskLearning:ACandidateGenerationModelforImprovingReadingDuration》，将多任务学习和蒸馏学习相结合，应用于召回阶段来提升整体的信息流中的浏览时长，一起来看一下。1、背景在信息流场景下，为了提升用户体验，阅读时长的建模也十分重要。本文重点关注于召回阶
文哥的学习日记·2023-10-27 08:42

吴恩达机器学习第一周第一课

第一课内容比较简单，大致分为三类1.人工智能的主要应用无人驾驶；垃圾邮件的分类；推荐系统，图片识别，语音识别，文字识别等等。
摩托卡·2023-10-27 07:59

基于Tucker分解的时序知识图谱补全10.23

基于Tucker分解的时序知识图谱补全摘要引言相关工作静态知识图谱补全时序知识图谱补全背景提出的模型学习时间复杂度和参数增长表达能力分析实验摘要知识图谱已被证明是众多智能应用的有效工具。
露葵025·2023-10-27 01:02

超强Java进阶路线知识图谱：java英文自我介绍

前言作为一名编程人员，对MySQL一定不会陌生，尤其是互联网行业，对MySQL的使用是比较多的。对于求职者来说，MySQL又是面试中一定会问到的重点，很多人拥有大厂梦，却因为MySQL败下阵来。实际上，MySQL并不难，今天这份最全的MySQL总结，一共1200页，几乎涵盖了MySQL的所有知识，尤其突出了实战技能和高级知识点，无论是工作还是面试看完这篇就足够了！注意：关于MySQL的内容整理，包
面试题合集·2023-10-27 01:52

说说react的事件机制

背景网看到很多React的解析，有事件机制、Fiber、Hooks，但是很多知识相对零散只集中在一个点，自己对React没有一个完成的知识图谱，想自己慢慢去看React的源码，一部分一部分的学习React
程雪员·2023-10-26 23:08

NLP（二十七）开放领域的三元组抽取的一次尝试

  当我写下这篇文章的时候，我的内心是激动的，这是因为，自从去年6月份写了文章利用关系抽取构建知识图谱的一次尝试后，我就一直在试图寻找一种在开放领域能够进行三元组抽取的办法，也有很多读者问过我这方面的问题
山阴少年·2023-10-26 21:29

A novel feature integration and entity boundary detection for namedentity recognition in cybersecur

利用知识图谱（KG）能够自动实时的对情报进行分析，其中NER能够识别与网络攻击相关的实体，是KG的
pepsi_w·2023-10-26 20:42

知识图谱 三元组

知识图谱是一个描述实体、属性和实体之间关系的知识表示方法。实现知识图谱的代码实际上就是将实体、属性和实体之间的关系用代码表示出来，这需要使用特定的图数据库和查询语言。
超级大超越·2023-10-26 14:00

知识图谱：基础知识

1.知识图谱的定义知识图谱（KnowledgeGraph）是关于某个主题的知识（Knowledge）的结构化表示所组成的关系网络，它由节点和（连接不同节点的）边构成，本质上是一种语义网1（SemanticWeb
HadesZ~·2023-10-26 11:49

【Python机器学习】零基础掌握FeatureHasher特征提取

特别是在文本分析、社交媒体挖掘或电子商务推荐系统中，数据维度经常会非常高。那么，如何在不损失太多信息的情况下，高效地处理这些高维数据呢？
Mr数据杨·2023-10-26 10:09

01图论基础

而在我们的推荐系统中，用户与物品之间的交互关系，用户与用户自身的关系，物品与物品之间的关系，完全可由一张图完整的进行
十年前的海苔·2023-10-26 08:11

大模型（LLM）在电商推荐系统的探索与实践

本文对LLM+推荐的结合范式进行了梳理和讨论，并尝试将LLM涌现的能力迁移应用在推荐系统之中，利用LLM的通用知识来辅助推荐，改善推荐效果和用户体验。
机器学习社区·2023-10-26 07:30
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