Recommender

论文笔记：Wide & Deep Learning for Recommender Systems

论文提要本文在推荐方面提出一种wide&deeplearning算法，也就是将一个宽的线性模型和一个深度神经网络一起训练，通过记忆和泛化（memorizationandgeneralization），为用户推荐商品。该算法在GooglePlay上进行了实验和评估，结果表明，相比单一的宽线性模型和深度网络，该算法显著的提高了App安装量，具有更好的效果。另外，本文开源了一种基于TensorFlow的
xiongjiezk·2020-08-06 12:37

awesome-RecSys

fbclid=IwAR1m6OebmqO9mfLV1ta4OTihQc9Phw8WNS4zdr5IeT1X1OLWQvLk0Wz45f4awesome-RecSysAcuratedlistofawesomeRecommenderSystem-designedbyJihooKimTableofContentsBo
weixin_30362233·2020-08-05 11:48

git commit提交更新报错Changes not staged for commit

OnbranchmasterChangesnotstagedforcommit:modified:Map/src/test/TestValidator.javaUntrackedfiles:.metadata/.recommenders
我只是一直小菜鸟啊·2020-08-05 01:30

RippleNet:Propagating User Preferences on the KnowLedge Graph for Recommender Systems PPT讲稿

因为博文评论我大概率不会及时查收到page1今天主要介绍的论文是发表在CIKM2018上的RippleNet首先这个题目就比较绕翻译：在推荐系统上使用知识图谱来推测用户的偏好这篇论文有三个keywords：Recommendersystems
CG matters·2020-08-04 23:47

【读书笔记】《推荐系统(recommender systems An introduction)》第二章 协同过滤推荐

输入：“用户—物品”评分矩阵输出：（1）用户对某个物品喜欢程度的评分；（2）对于用户，n个推荐的物品列表1.基于用户的最近邻推荐（user-basedcf）算法基本假设：（1）如果用户过去有相似的偏好，那么他们未来也会有相似的偏好；（2）用户的偏好不随时间变化而变化用户相似度计算：user-basedcf中pearson相关系数比较好；item-basedcf中余弦相似度比较好。学术界在相似度方面
xceman1997·2020-08-04 08:38

人工智能常用英文缩写

人工智能常用英文缩写一、科普篇：NLP：NaturalLanguageProcessing，自然语言处理；CV：ComputerVision，计算机视觉；BI：BusinessIntelligence，商业智能；RS：RecommenderSys
陈俊超Code My Life·2020-08-03 10:31

xDeepFM论文解读(KDD2018)

xDeepFM:CombiningExplicitandImplicitFeatureInteractionsforRecommenderSystems引言(ABSTRACT)组合特征对与许多商业模型的成功都至关重要
yfreedomliTHU·2020-08-03 09:28

基于R语言构建的电影评分预测模型

一，前提准备1.R语言包：ggplot2包（绘图），recommenderlab包，reshape包（数据处理）2.获取数据：大家可以在明尼苏达州大学的社会化计算研究中心官网上面下载这些免费数据集，网站链接为
王亨·2020-08-03 08:55

《上下文感知协同过滤推荐系统的矩阵分解技术综述》学习笔记

《MatrixFactorizationTechniquesforContext-AwareCollaborativeFilteringRecommenderSystem:ASurvey》，2018年，
Tanglement·2020-08-02 16:00

Paper Notes: Graph Convolutional Neural Networks for Web-Scale Recommender Systemste

GraphConvolutionalNeuralNetworksforWeb-ScaleRecommenderSystemsLINK:https://arxiv.org/abs/1806.01973CLASSIFICATION
HotChoc·2020-08-02 16:42

【GCN】: Graph Convolutional Neural Networks for Web-Scale Recommender Systems

最近看了“GraphConvolutionalNeuralNetworksforWeb-ScaleRecommenderSystems”这篇文章，是Pinterest将GCN成功应用在大规模真实场景的论文
DivinerShi·2020-08-02 14:56

分类问题的评估指标一览

Recommender：云不见作者：老宋的茶书会方向：自然语言处理知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p
zenRRan·2020-08-01 14:46

分类问题的评估指标一览

Recommender：云不见作者：老宋的茶书会方向：自然语言处理知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p
zenRRan·2020-08-01 14:45

django中pickle.load报错Can't get attribute 'Recommender' on module '__main__' from 'manage.py'

1不在django中，单独的执行load会报错的情况如果单独执行出现AttributeError:Can’tgetattribute‘Recommender’on，以下为load代码和报错情况，出现原因是
赵凯！·2020-08-01 12:54

大型网站推荐系统的图卷积神经网络应用

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1806.01973.pdf论文题目：GraphConvolutionalNeuralNetworksforWeb-ScaleRecommenderSystems
learner_ctr·2020-08-01 11:01

《Wide and Deep Learning for Recommender Systems》学习笔记

顾名思义，Google提出的这篇文章将WideModel和DeepModel结合起来进行，思路非常值得学习。![](https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cDovL2ltZy5ibG9nLmNzZG4ubmV0LzIwMTcwNTAyMTM1NjExMzQ5?x-oss-process=image/format,png)1.WideModel首先说一下WideMode
雪伦_·2020-07-31 15:59

tflearn 实现DNN 全连接

https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/others/recommender_wide_and_deep.py1importnumpyasnp2importmatplotlib.pyplotasplt3importtensorflowastf4importtflearn5fromtflearn.data_utilsimport
weixin_30526593·2020-07-30 20:27

当推荐系统遇到物联网...

推荐系统（RecommenderSystem），对于大家
m0_37586850·2020-07-30 19:37

Coding-and-Paper-Letter（四十七）

Recommenders3.R语言包fsttable，用于以fst格式存储的快速磁盘数据表的接口。fsttable4.PointCloudLibrary（PCL）是一个独
weixin_34393428·2020-07-30 17:23

eclipse workspace中生成的文件夹

共三个文件夹：**.metadata.recommendersRemoteSystemsTempFiles**.metadata文件夹中主要保存保存了eclipse的所有状态,包括常用设置,字体大小,颜色
宇儿非非·2020-07-30 09:03

滴滴司机调度系统实践

滴滴网约车团队近期发表在万维网大会WWW2020ResearchTrack的Oral长文《WhenRecommenderSystemsMeetFleetManagement:PracticalStudyinOnlineDriverRepositioningSystem
滴滴技术·2020-07-30 07:35

如何快速找到适合发表的期刊

1、https://journalfinder.elsevier.com/2、https://journalsuggester.springer.com/3、http://publication-recommender.ieee.org
qianchess·2020-07-30 01:12

机器学习——专业名词

英文及中文解释机器学习——MachineLearning知识图谱——KnowledgeRepresentation推荐系统——RecommenderSystems监督学习——SupervisedLearning
joker_shy·2020-07-29 19:41

python3.4 安装pydelicious 错误解决

IDLE在学习《集体智慧编程》（《ProgrammingCollectiveIntellegence》）第二章MakingRecommendations第六节Buildingadel.icio.usLinkRecommender
浩水年华·2020-07-29 19:19

推荐系统学习笔记之一——综述

推荐系统（RecommenderSystem，RS）1、概念及出现原因。2、服务人群。3、功能。4、数据来源。5、现有技术。6、评估方法。
落在地上的乐乐·2020-07-29 11:06

eclipse alt+/智能提示错误问题

环境操作系统：win10eclipse：neon4.6.1、4.6.3错误信息大概的意思是：problemsdurincontentassistorg.eclipse.recommenders.completion.rcp.javaCompletionProposalComputer.intelligentproposalcomputerfromtheorg.eclipse.recommender
山鬼谣me·2020-07-28 14:54

阿里妈妈最近发表的paper

VisualizingandUnderstandingDeepNeuralNetworksinCTRPrediction3.DeepInterestNetworkforClick-ThroughRatePrediction4.LearningTree-basedDeepModelforRecommenderSystems5
xyq_learn·2020-07-28 10:15

论文笔记：Collaborative Denoising Auto-Encoders for Top-N Recommender Systems

一、基本信息论文题目：《CollaborativeDenoisingAuto-EncodersforTop-NRecommenderSystems》发表时间：WSDM2016作者及单位：论文地址：https
塘朗老实人·2020-07-28 07:17

基于Wide & Deep Learning的推荐系统

我们先来看下GoogleInc的paper：Wide&DeepLearningforRecommenderSystems。
hellozhxy·2020-07-27 23:37

这样的Softmax你真的不了解！

Recommender：云不见作者：SewadeOgun翻译：王萌澳门城市大学(深度学习自然语言处理公众号)Softmax函数是分类模型中使用
zenRRan·2020-07-23 22:48

sql查询所有父节点 和 所有子节点

查询所有父节点SELECTidFROM(SELECT@rAS_id,(SELECT@r:=direct_recommenderFROMt_adminWHEREid=_id)ASparent_id,@l:
chixie5031·2020-07-15 21:21

ad

CTR预估中GBDT与LR融合方案03.浅谈矩阵分解在推荐系统中的应用04.FactorizationMachines05.FactorizationMachines学习笔记(精)06.LearningRecommenderSystemswithAdaptiveRegularization07
xyq_learn·2020-07-15 19:13

如何在家优雅地使用 Sci-Hub 免费下载外文文献

如何在家优雅地使用Sci-Hub免费下载外文文献一、使用URL下载你可以到sci-hub这个网站搜索你要的外文文献，比如我搜了下：recommendersystem，选择其中一篇文献打开找到该文献的URL
Wonz·2020-07-15 19:37

Arxiv网络科学论文摘要5篇(2018-09-03)

;用于在大型社交媒体上实时数据获取的Bandit算法;带标签社交图中的多样性、拓扑和节点重新识别的风险;保护基于标签的推荐系统免受档案注入攻击：一个比较研究原文标题：SecuringTag-basedrecommendersystemsagainstp
ComplexLY·2020-07-15 11:11

Coding and Paper Letter（四十七）

Recommenders3.R语言包fsttable，用于以fst格式存储的快速磁盘数据表的接口。
G小调的Qing歌·2020-07-14 21:03

【KDD 2020】会话推荐系统新进展：基于互信息最大化的多知识图谱语义融合

论文标题：ImprovingConversationalRecommenderSystemsviaKnowledgeGraphbasedSemanticFusion论文来源：ACMSIGKDD2020论文链接
zenRRan·2020-07-14 17:37

基于区块链智能合约的深度学习推荐系统知识图谱的分散构建

基于区块链智能合约的深度学习推荐系统知识图谱的分散构建DecentralizedConstructionofKnowledgeGraphsforDeepRecommenderSystemsBasedonBlockchain-PoweredSmartContracts
volunteer1024·2020-07-12 04:31

Knowledge Graph Convolutional Networks for Recommender Systems

KnowledgeGraphConvolutionalNetworksforRecommenderSystemsABSTRACT背景为了减轻基于协作过滤的推荐系统的稀疏性和冷启动问题，研究人员和工程师通常收集用户和项目的属性
qq_41621342·2020-07-11 20:55

Side Information-Knowledge Graph Convolutional Networks for Recommender Systems阅读笔记

KnowledgeGraphConvolutionalNetworksforRecommenderSystems基本信息作者HongweiWang∗,MiaoZhao,XingXie,WenjieLi,
lijfrank·2020-07-10 21:27

【Machine Learning, Coursera】机器学习Week9 推荐系统笔记

ML:RecommenderSystems1.Content-basedrecommendations思考：已有用户对部分电影的评价(1-5星)，且已知电影的内容构成，如何预测用户对没看过的电影的评价并作出推荐
Aki-Z·2020-07-10 10:04

吴恩达-coursera-机器学习-week9

问题的动机15.2高斯分布15.3算法15.4开发和评价一个异常检测系统15.5异常检测与监督学习对比15.6选择特征15.7多元高斯分布（选修）15.8使用多元高斯分布进行异常检测（选修）十六、推荐系统(RecommenderSystems
weixin_30562507·2020-07-10 06:00

Coursea-吴恩达-machine learning学习笔记（十六）【week 9之Recommender Systems】

推荐系统：举例(预测电影评分)用户使用0∼50∼5星给电影打分，如下图所示：一些定义如下：nunu：表示用户数量；nmnm：表示电影数量；r(i,j)r(i,j)：如果用户jj给电影ii打过分，则r(i,j)=1r(i,j)=1；y(i,j)y(i,j)：当用户jj给电影ii打过分，即r(i,j)=1r(i,j)=1时，用来表示用户jj给电影ii的评分分值。推荐系统问题就是给定r(i,j)r(i,
痞靥·2020-07-10 04:58

基于深度学习的推荐系统综述 (arxiv 1707.07435) 译文 3.4 ~ 3.11

原文：DeepLearningbasedRecommenderSystem:ASurveyandNewPerspectives(arxiv1707.07435)译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0
布客飞龙·2020-07-09 00:20

INN论文笔记：Interaction-awareFactorizationMachinesforRecommenderSystems

Abstract本文是对FM的改进，FM无差别的对待每个特征交互的行为是不好的。所以本文提出了IFM，在feature方面和field方面加入柔性交互——feature方面用attention网络实现；field方面通过特征交互向量和相应场交互原型的参数相似性学习特征交互效果。并在两个知名数据集上进行了实验。1、Introduction（前面几乎是完整的介绍了一遍推荐模型的演变过程…）提出FM两个
工藤旧一·2020-07-08 23:43

人工智能在搜索的应用和实践

在信息检索和个性化领域近几年也有不少公开文献，比如wide&deep实现了深度模型和浅层模型的结合，dssm用于计算语义相关性，deepfm增加了特征组合的能力，deepCF用深度学习实现协同过滤，rnnrecommender
qq_40954115·2020-07-08 01:53

spotify上关于推荐的一个benchmark

AlotofpeoplehaveaskedmewhatmodelsweuseforrecommendationsatSpotifysoIwantedtosharesomeinsights.Here’sbenchmarksforsomemodels.Notethatwedon’tusealloftheminproduction.PerformanceforrecommendermodelsThisp
overstack·2020-07-07 18:57

阿里巴巴年度技术总结 - 人工智能在搜索的应用和实践

在信息检索和个性化领域近几年也有不少公开文献，比如wide&deep实现了深度模型和浅层模型的结合，dssm用于计算语义相关性，deepfm增加了特征组合的能力，deepCF用深度学习实现协同过滤，rnnrecommender
AI深入浅出·2020-07-07 16:45

mahout推荐引擎

org.apache.mahout.cf.tastecommon:公共类包括，异常，数据刷新接口，权重常量eval:定义构造器接口，类似于工厂模式model:定义数据模型接口neighborhood:定义近邻算法的接口recommender
破晓追风·2020-07-06 17:54

Mahout推荐算法API详解

目录Mahout推荐算法介绍算法评判标准：召回率与准确率Recommender.java的API接口测试程序：Rec
beck_zhou·2020-07-06 12:37

Latent Cross: Making Use of Context in Recurrent Recommender Systems 论文阅读

由于我最近把GRU用到推荐系统中后感觉效果并不好，所以带着问题读的文章，写的也比较简单，各位见谅啦~其实这篇文章我个人觉得写的真的有点confusing，在符号的应用上和主流不太一样，导致看的时候感觉不是很舒服目录摘要DNN缺陷（一阶算子）YoutubeRNN推荐算法RNNbaselineContextFeatureLatentCross实验结果摘要主要关注context的用法，采用了RNN-ba
chutongz·2020-07-06 03:49
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