dqn推荐系统第49页

商户增长模型（AAGRR）-激活篇

AAGRR模型里的第二个A(Activation，激活)，对于餐饮平台对激活的理解，更多的是怎么去帮助商家从新店到老店完成爬坡的过程，一个全新的店对平台规则、工具、营销策略都不熟悉，对于平台尤其对于搜索、推荐系统来说更是一穷二白

adam_go·2023-02-07 06:43

中年危机3·2023-02-07 05:32

数据投毒攻防对抗技术-2.推荐系统中的数据投毒

文章目录问题背景研究背景研究意义什么是推荐系统推荐系统的攻击目的和方式推荐系统中的数据投毒/欺诈攻击方法分类技术举例精准打击隐因子模型直观思想需要解决优化的问题针对隐因子模型的投毒攻击—无目标针对隐因子模型的投毒攻击

sec0nd_·2023-02-06 18:20

【阅】Beyond Learning from Next Item: Sequential Recommendationvia Personalized Interest Sustainability

论文链接：https://arxiv.org/abs/2209.06644摘要：顺序推荐系统通过捕捉用户的兴趣漂移显示出有效的建议。现有的序列模型有两组：以用户为中心的模型和以项目为中心的模型。

qq_43532928·2023-02-06 18:47

Detection of Trust Shilling Attacks in Recommender Systems

1.介绍推荐系统在信

qq_43532928·2023-02-06 18:47

[阅读笔记1]Data Poisoning Attacks to Deep Learning BasedRecommender Systems

个人总结：本文主要通过构造一个毒药模型——用于预测假用户的评分项目，从而构造m个假用户，将假用户注入到推荐系统中，达到影响推荐系统对普通用户的推荐项目（让一个项目能尽可能多的出现在普通用户的推荐列表中）

qq_43532928·2023-02-06 18:16

Defending Substitution-Based Profile Pollution Attacks on SequentialRecommenders

qq_43532928·2023-02-06 18:16

Black-Box Attacks on Sequential Recommenders via Data-Free ModelExtraction

摘要我们研究了模型提取是否可以用来“窃取”顺序推荐系统的权值，以及对此类攻击的受害者构成的潜在威胁。这种风险在图像和文本分类中引起了关注，但据我们所知，在推荐系统中却没有。

qq_43532928·2023-02-06 18:16

【推荐系统】KDD2021推荐系统论文集锦

风度78·2023-02-06 18:44

Triple Adversarial Learning for Influence based PoisoningAttack in Recommender Systems

qq_43532928·2023-02-06 18:43

图表示学习入门3——图神经网络（Graph Neural Networks）

图神经网络（GraphNeuralNetwork）在社交网络、推荐系统、知识图谱上的效果初见端倪，成为近2年大热的一个研究热点。然而，什么是图神经网络？图和神经网络为什么要关联？怎么关联？

soplars·2023-02-06 16:22

LightGCN

1.简介本文提出了一种轻型但是有效的GCN网络用于推荐系统，它舍弃了传统GCN的特征变换和非线性激活，并通过实验验证了这两种操作对协同过滤是无效的，同时提出了一种轻量级的GCN网络构建模型（LightGCN

Angeliaaa·2023-02-06 11:52

#Reading Paper#Improving Graph Collaborative Filtering with Neighborhood-enriched Contrastive Learni

#论文题目：ImprovingGraphCollaborativeFilteringwithNeighborhood-enrichedContrastiveLearning（推荐系统：基于邻域关系的对比学习改进图协同过滤

堇禤·2023-02-06 11:22

数据产品调研

部分内容来自于知乎回答https://www.zhihu.com/question/23165279I.数据产品简介1.目标用户企业内部使用的数据产品，如自建BI和推荐系统（对用户建立评分体制，如myperformance

木木小奈·2023-02-06 08:20

个性化推荐系统设计（2.1）推荐算法介绍

协同过滤算法协同过滤(Collaborativefiltering,CF)算法是目前个性化推荐系统比较流行的算法之一。

_两只橙_·2023-02-06 01:13

大数据-实时推荐系统最主流推荐系统视频教程itemCF和userCF

平蝶与波澜·2023-02-05 23:29

【原创推荐】计算机毕业设计之Python+Spark+LSTM电商爬虫商品推荐系统商品评论情感分析电商大数据电商推荐系统大数据毕业设计

支付宝沙箱支付、百度AI身份证自动识别整体架构设计大屏统计端API接口端爬虫端用户门户系统后台管理系统功能描述端的要求：web用户端、大屏端、后台管理系统角色要求：系统管理员、普通用户框架：沿用【新闻推荐系统

haochengxu2022·2023-02-05 20:24

01 前言 Andrew机器学习笔记

分为如下几个方面：02单变量线性回归03多变量线性回归04逻辑斯蒂回归05正则化06非线性假设之神经网络07实践指导08SVM09聚类10异常检测11推荐系统

逍遥小强·2023-02-05 13:13

API机器学习与人工智能-学习心得

API机器学习与人工智能-学习心得课程学习目标从应用编程接口(API)之生态圈及经济切入，学习业界及国际上应用价值高丶新丶及前沿之网新技术了解API网新技术如何能实践计算机视觉丶推荐系统丶语音识别丶自然语言处理等人工智能应用认识相关实践社群及学科

Nice_kiki·2023-02-05 10:41

基于hadoop的电影推荐系统的实现

1.设计任务通过编写代码，设计一个基于Hadoop的电影推荐系统，通过此推荐系统的编写，掌握在Hadoop平台上的文件操作，数据处理的技能。

opɹɐɔıᴚ·2023-02-05 09:53

MOEA/D DQN源码运行过程记录

错误：cmd输入conda报错解决：系统环境设置错误：python环境切换失败根本错误：无法加载文件C:\Users\xxx\Documents\WindowsPowerShell\profile.ps1，因为在此系统上禁止运行脚本解决：https://blog.csdn.net/qq_42951560/article/details/123859735错误：C:\Users\liuya>pyth

kininee·2023-02-05 08:03

深度学习用户画像_深度学习在用户画像方面的应用系列

本系列文章适用读者：对神经网络有些认识，想了解实际工作中神经网络是如何落地到用户画像或推荐系统场景中的。

weixin_39885690·2023-02-05 07:53

推荐系统论文阅读（四十九)-阿里：使用曝光未点击序列修正点击序列

论文：论文题目：《UnclickedUserBehaviorsEnhancedSequentialRecommendation》论文地址：https://arxiv.org/pdf/2010.12837v1.pdf在以前我们讲到一篇微信用未点击序列建模的文章后，我们今天也来讲讲，阿里是如何用未点击序列和度量学习的方法来建模的。一、背景关于sequencebasedrecommendation我们在

推荐系统论文阅读·2023-02-05 00:20

Improvements in Deep Q Learning: Dueling Double DQN, Prioritized Experience Replay, and fixed…

转至：https://www.freecodecamp.org/news/improvements-in-deep-q-learning-dueling-double-dqn-prioritized-experience-replay-and-fixed

nodead·2023-02-04 22:08

DQN（Deep Q-Learning）中的高估问题以及DQN的解决策略

原始DQN更新方式：从replaybuffer取出一个sample，(st,at,rt,st+1)(s_t,a_t,r_t,s_{t+1})(st,at,rt,st+1)更新DQN的参数wTDTarget

不会爬树的小研·2023-02-04 22:38

强化学习论文研读（四）——Deep Reinforcement Learning with Double Q-Learning

doubleQlearning+DQN的合成算法。论文主要有5点贡献：一是DQN会对动作的价值过估计。二是过估计是有害的。三是doubleQlearning可以减少过估计。

星之所望·2023-02-04 22:07

机器学习-52-RL-04-Tips of Q-Learning(强化学习-Q学习的一些技巧:Double DQN&Dueling DQN&Prioritized Reply&Multi-step等)

文章目录TipsofQ-LearningDoubleDQNDuelingDQNPrioritizedReplyMulti-step(BalancebetweenMCandTD)NoisyNet(onActionvsonQ-function)DistributionalQ-functionRainbowTipsofQ-Learning接下来要讲的是训练Q-learning的一些tips。Double

迷雾总会解·2023-02-04 22:37

RL Value-Based: off-policy DQN(Deep Q-Learning),on-policy

RLValue-Based:off-policyDQN(DeepQ-Learning),on-policyQLearning->ApproximateQ-Learning->DeepQ-Learning.DQN

apche CN·2023-02-04 22:06

Deep Q-learning的发展及相关论文汇总(DQN、DDQN，Priority experience replay 等)

在DQN提出之前，强化学习与神经网络的结合遭受着不稳定和发散等问题的困扰。

码丽莲梦露·2023-02-04 22:06

强化学习DQN（Deep Q-Learning）、DDQN（Double DQN）

强化学习DQN（DeepQ-Learning）、DDQN（DoubleDQN）_学习记录…有错误感谢指出DeepQ-Learning的主要目的在于最小化以下目标函数：J(ω)=E[(R+γmax⁡a∈A

不会爬树的小研·2023-02-04 22:06

【矩阵分解七】论文阅读MATRIX FACTORIZATION TECHNIQUES FOR RECOMMENDER SYSTEMS

凝眸伏笔·2023-02-04 21:32

深度强化学习-A3C算法

在DQN算法中，为了方便收敛使用了经验回放的技巧。A3C更进一步，并克服了一些经验回放的问题。如，回放池经验数据相关性太强，用于训练的时候效果很可能不佳。

athrunsunny·2023-02-04 21:59

个性化电影协同过滤推荐系统基于用户、项目、混合协同过滤推荐算法 movielens数据集 ml-latest-small数据集电影图片爬取

linge511873822·2023-02-04 17:56

movielens数据集导入mysql_GitHub - Colaplusice/movielens_recommend: 基于movielens数据集的电影推荐系统...

职业成功w·2023-02-04 17:25

推荐系统实践：基于数据集MovieLens构造简单推荐系统

摘要本文基于MovieLens数据集构造了用户-电影项目评价矩阵，并基于评价矩阵计算两用户间的相似度，取出相似度最高的N个用户作为候选用户序列。接着筛选出这N个候选用户的高分电影项目且当前用户尚未观看，并根据这高分候选电影项目集合的电影类型，与当前用户所观影的全部电影类型做一个标签共现，预测当前用户对这些高分电影项目的评分，把预测评分最高的M个电影项目推荐给当前用户。关键词：协同过滤；标签共现；电

多鱼的夏天·2023-02-04 17:53

后来丶_a24d·2023-02-04 16:32

基于深度隐语义topic的用户聚合推荐--part1 topic的聚合

数据挖掘菜鸟davidwang·2023-02-04 15:05

多任务学习算法在推荐系统中的应用

ShallowLearner·2023-02-04 15:34

Matrix factorization techniques for recommender systems，Yehuda Koren et al.，2009

lcg_magic·2023-02-04 14:51

架构、搜索、推荐、广告系统最全学习资料整理

AI架构、搜索系统、推荐系统、广告系统等技术资料整理。

SDEls·2023-02-04 14:28

推荐系统入门（十）：新闻推荐实践5（附代码）

南有芙蕖·2023-02-04 13:30

AI比赛-推荐系统（一）-新闻推荐04：特征工程【制作训练集、验证集、测试集用于排序层模型】【制作特征和标签，转成监督学习问题】

我们先捋一下基于原始的给定数据，有哪些特征可以直接利用：文章的自身特征，category_id表示这文章的类型，created_at_ts表示文章建立的时间，这个关系着文章的时效性，words_count是文章的字数，一般字数太长我们不太喜欢点击,也不排除有人就喜欢读长文。文章的内容embedding特征，这个召回的时候用过，这里可以选择使用，也可以选择不用，也可以尝试其他类型的embedding

u013250861·2023-02-04 13:29

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