dqn推荐系统

知识图谱增强下的智能推荐系统与应用-于敬

为了更好地解决信息获取中的信息过载（InformationOverload）和长尾问题（LongTail），推荐系统应运而生，目前基本上已经成为了各种产品的标配功能。
DatagrandRS·2022-12-30 10:37

Tensorflow基础入门十大操作总结

高校群成员，深圳大学TensorFlow是一个开源的、基于Python的机器学习框架，它由Google开发，提供了Python，C/C++、Java、Go、R等多种编程语言的接口，并在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下有着丰富的应用
Datawhale·2022-12-30 08:09

java项目-第96期基于ssm+hadoop+spark的电影推荐系统-大数据毕业设计

java项目-第96期基于ssm+hadoop+spark的电影推荐系统【源码请到资源专栏下载】1、项目简述电影推荐系统，基于大数据分析的推荐系统，适合学习和企业应用。
一瓢源码甘甜水·2022-12-30 05:04

基于Boostrap+jsp+spring+mysql的音乐推荐系统

1.项目简介本音乐网站的开发主要利用spring框架开发后台，前端采用Boostrap+jsp实现，数据库使用的是MySQL。1.2用户模块功能描述其中，用户信息管理以及订单是禁止匿名用户访问的内容。用户信息模块：注册新用户、登录、用户修改密码、用户个人资料管理用户留言模块：用户可以在喜欢的歌曲下留言与其他听众交流歌曲清单模块：热门歌曲浏览、新歌浏览（首页显示最新发表的歌曲列表）、歌曲分类浏览、按
biyezuopinvip·2022-12-30 04:22

基于hadoop大数据的音乐推荐系统

1简介今天向大家介绍一个帮助往届学生完成的毕业设计项目，基于hadoop大数据的音乐推荐系统。
黑白软件设计·2022-12-30 04:11

推荐系统_各种方法的损失计算过程

如何构造一个更好的语义特征向量是各个推荐算法的核心。除了用户购买商品的记录文件，我们还有两类文件，即用户属性文件（性别，年龄，职业等），商品属性文件（发行日期，种类等），一个商品属性中的种类可以有多个值，即商品及属于这一种类也属于另一种类。1:BPR最基本的推荐算法是基于朴素贝叶斯思想（BPR）的协同过滤算法，在这个算法里面用到两种数据，即用户和购买商品矩阵。根据每个用户及其购买的商品，我们可以构
Coding~Man·2022-12-30 01:00

BPR贝叶斯个性化推荐算法—推荐系统基础算法（含python代码实现以及详细例子讲解）

BPR贝叶斯个性化排序算法一、问题导入二、显示反馈与隐式反馈2.1显式反馈与隐式反馈基本概念2.2显式反馈与隐式反馈的比较2.3显式反馈与隐式反馈的评价方法2.3.1显式反馈数据模型的评价方法2.3.1.1显式反馈模型介绍2.3.1.2具体例子分析2.3.1.3显示反馈数据分析2.3.2隐式反馈数据介绍2.3.2.1隐式反馈数据的特点2.3.2.2隐式反馈数据的处理方式三、BPR算法概述3.1BP
啥都不懂的小程序猿·2022-12-30 01:00

推荐系统中的图形注意协同相似度嵌入

DASFAA2021:DatabaseSystemsforAdvancedApplications1.引言：提出了图注意协作相似性嵌入（GACSE），这是一种新的推荐框架，它利用用户-项目二部图中的协作信息进行表示学习。框架由两部分组成：第一部分是通过带有注意力机制的嵌入传播学习显式图协同过滤信息，例如用户-项目关联，第二部分是学习隐式图协同过滤信息，例如用户-用户相似度和项目项目相似度，通过辅助
花翎狮子·2022-12-30 01:29

推荐系统中BPR损失及对应的AUC计算

AUC:AUC是而分类模型中使用的主要离线评测指标，其不关注具体的得分，只关注排序结果。AUC指标有两种解释方法：1.“曲线下面积”2.排序能力（若AUC=0.7,则可理解为：给定一个正样本和一个负样本，在70%的情况下模型对正样本的打分高于对负样本的打分，在这个解释下我们关心的只有正负样本之间分数的高低而具体的分值无关紧要）BPR损失：该损失考虑用户物品交互中的可观察项和不可观察项的相对顺序，B
懿朔·2022-12-30 01:26

原创分享 计算机毕业设计PySpark+LSTM+Hadoop招聘推荐系统 招聘大数据 招聘数据分析 协同过滤算法(基于物品+基于用户) 招聘可视化大屏 就业推荐系统 就业数据分析

开发技术前端：vue.js后端API：springboot+mybatis-plus数据分析：PySpark、Spark_Java_API、Spark_SQL数据可视化：echartsSpider(数据源)：Python、requests机器学习：协同过滤算法(基于用户、基于物品全部实现)、LSTM情感分析中间件：Spark集群、Hadoop集群特色首创Python+Spark+SpringBoo
haochengxu2022·2022-12-29 23:13

基于Hadoop大数据技术和协同过滤算法的就业推荐系统

1简介今天向大家介绍一个帮助往届学生完成的毕业设计项目，基于Hadoop大数据技术和协同过滤算法的就业推荐系统。
黑白软件设计·2022-12-29 23:05

深度学习6

▪针对CartPole上的DQN，使用PTAN库来实现。▪可以考虑的其他RL库。###为什么使用强化学习库RL十分灵活，并且很多现实生活中的问题都属于环境–智能体交互的类型。
clayhell·2022-12-29 22:14

python音乐推荐系统_音乐推荐系统

这里我先使用CB+CF+LR实现推荐部分，下面具体展开：一、推荐系统流程图CB，CF算法在召回阶段使用，推荐出来的item是粗排的，利用LR算法，可以将CB，CF召回来的item进行精排，然后选择分数最高
楽楽Sukia·2022-12-29 21:16

【推荐系统】DIN源码分析（1）

数据样本构造关于训练集和测试集合的划分（更为详细的介绍可以看这里：DIN论文官方实现解析）AmazonDataset2.AmazonDatasetcontainsproductreviewsandmetadatafromAmazon,whichisusedasbenchmarkdataset[13,18,23].WeconductexperimentsonasubsetnamedElectroni
littlemichelle·2022-12-29 20:10

基于Djngao框架的电影推荐系统（协同过滤）

基于Djngao框架的电影推荐系统（协同过滤）1、登录、注册功能2、电影首页、对电影进行评论、评分3、不用类型电影分类4、搜索电影可用于个人学习、毕业设计
编程海棠·2022-12-29 19:18

Django毕业设计题目推荐电影推荐系统

文末获取联系目录一、项目介绍二、开题报告三、截图四、源码获取一、项目介绍计算机毕业设计python毕设项目之django电影推荐系统-IT实战课堂_哔哩哔哩_bilibili计算机毕业设计python毕设项目之
IT实战营官方·2022-12-29 19:18

知识图谱学习笔记（一） —— 知识图谱介绍

现在的聊天机器人，证券投资，智能医疗，自适应教育，推荐系统，无一不跟知识图谱相关，在技术领域的热度也在逐年上升。
@@@龙猫·2022-12-29 19:48

#646253#基于django/neo4j的电影打分推荐系统

@#646253#基于django/neo4j的电影打分推荐系统本系统是技术neo4j的电影推荐系统，使用的是一份电影数据集，数据比较优质，包括用户数据，电影数据，电影分类数据，用户打分数据，几个部分，
qa浪涛·2022-12-29 19:12

基于Python Django框架的电影推荐系统

针对电影推荐系统网站中推荐准确率低，数据稀疏和冷启动等问题，详细阐述了国外六大主流电影推荐网站系统的内部结构，信息量和推荐方式；重点阐述了各网站的推荐异同以及可优化方案,进而通过新用户对电影进行评分的冷启动实验
QQ3166678367·2022-12-29 19:37

基于django的电影推荐系统

1简介今天向大家介绍一个帮助往届学生完成的毕业设计项目，基于django的电影推荐系统。
黑白软件设计·2022-12-29 19:03

Knowledge-aware Coupled Graph Neural Network for Social Recommendation论文阅读

虽然最近的许多研究表明了基于神经网络的社交推荐系统的有效性，但仍有几个重要的挑战没有得到很好的解决:(1)大多数模型只考虑用户的连接，而忽略了跨项目的相互依赖的知识;(
不会做题正电荷·2022-12-29 18:57

kaggle学习笔记-otto-baseline6-使用 RAPIDS TSNE 和项目矩阵分解可视化用户行为

简介在Kaggle的Otto推荐系统竞赛中，项目ID是匿名的。所以我们不知道每个项目id指的是哪个。但是，通过项目矩阵分解，我们可以将匿名项目ID转换为有意义的嵌入。那么类似的嵌入将是类似的项目。
丰。。·2022-12-29 17:48

「推荐系统特征工程」04：数据预处理

作者|gongyouliu编辑|auroral-L全文共4574字，预计阅读时间35分钟。大家好，我是强哥。一个热爱暴走、读书、写作的人！本章目录一、数值与类别数据的预处理1.缺失值处理2.标准化3.归一化4.异常值与数值截断5.非线性变换6.类不平衡的处理7.机器学习范式的调整二、时空数据的预处理1.时间数据2.空间数据三、文本数据的预处理四、富媒体数据的预处理总结特征工程是通过一些数据处理方法
数据与智能·2022-12-29 14:26

广告行业中那些趣事系列59：详解当前大火的提示学习prompt learning

导读：本文是“数据拾光者”专栏的第五十九篇文章，这个系列将介绍在广告行业中自然语言处理和推荐系统实践。
数据拾光者·2022-12-29 13:40

图神经网络+对比学习，下一步去哪？

机构｜中国人民大学高瓴人工智能学院研究方向｜图机器学习与推荐系统本文介绍的是图对比学习的研究趋势。
处女座程序员的朋友·2022-12-29 13:03

推荐系统中不得不学的对比学习（Contrastive Learning）方法

今天我们来聊一聊推荐系统中不得不学的ContrastiveLearning方法，近年来ContrastiveLearning在CV和NLP领域的应用越来越广泛，在推荐系统中当然也不例外。
程序员对白·2022-12-29 13:01

图对比学习的应用（NCL，SimGRACE，ClusterSCL）

博主以往已经整理过图神经网络用于推荐系统，整理过对比学习用于推荐系统。
上杉翔二·2022-12-29 13:57

Python语言Django开发框架Mysql数据库 开发简单在线美食推荐网 个性化推荐算法开发 美食推荐系统 基于用户、物品的协同过滤推荐算法 机器学习、人工智能、分布式大数据开发

Python语言Django开发框架Mysql数据库开发简单在线美食推荐网个性化推荐算法开发美食推荐系统基于用户、物品的协同过滤推荐算法机器学习、人工智能、分布式大数据开发SimpleFoodRecommendWebPython
linge511873822·2022-12-29 13:21

线性代数基础----矩阵

特征值和特征向量:特征值:特征向量:用来描述矩阵的信息特征向量和特征值之间的关系拳击:方向和力量特征值和特征向量的物理意义:表示相关的重要性特征值和特征向量:进行提取特征值的概念:矩阵的近似:近似就是提取核心的信息推荐系统
qq_1335857320·2022-12-29 13:49

「实操」结合图数据库、图算法、机器学习、GNN 实现一个推荐系统

本文是一个基于NebulaGraph上图算法、图数据库、机器学习、GNN的推荐系统方法综述，大部分介绍的方法提供了Playground供大家学习。
·2022-12-29 12:56

论文笔记：Hierarchical Deep Reinforcement Learning:Integrating Temporal Abstraction and Intrinsic

这篇论文提出了分层DQN(h-DQN)，这是一个集成分层动作价值函数的框架，在不同的时间尺
UQI-LIUWJ·2022-12-29 07:03

Hierarchical deep reinforcement learning (H-DQN)

hierarchical-deep-reinforcement-learning-integrating-temporal-abstraction-and-intrinsic-motivation.pdf)经典的DQN
master_hao·2022-12-29 07:03

基于python的短视频智能推荐/django的影视网站/视频推荐系统

摘要本论文主要论述了如何使用Python技术开发一个短视频智能推荐，本系统将严格按照软件开发流程进行各个阶段的工作，采用B/S架构，面向对象编程思想进行项目开发。在引言中，作者将论述短视频智能推荐的当前背景以及系统开发的目的，后续章节将严格按照软件开发流程，对系统进行各个阶段分析设计。短视频智能推荐的主要使用者分为管理员和用户，实现功能包括管理员：首页、个人中心、用户管理、热门视频管理、用户上传管
一枚小小程序员哈·2022-12-29 03:33

在线新闻推荐网 Python+Django+Mysql开发技术 基于用户、物品的协同过滤推荐算法 个性化新闻推荐系统 协同过滤推荐算法在新闻网站中的运用 个性化推荐算法、机器学习、分布式大数据、人工智

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linge511873822·2022-12-29 03:02

在线图书商城推荐网 Python+Django+Mysql开发 基于用户、物品的协同过滤推荐算法 网上购书推荐系统 协同过滤推荐算法在电子商务网站中的运用 个性化推荐算法开发 机器学习、分布式大数据

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linge511873822·2022-12-29 03:01

简单在线音乐推荐网 基于用户、物品的协同过滤推荐算法 使用Python+Django+Mysql开发技术 在线音乐推荐系统 音乐网站推荐系统 个性化推荐算法开发 人工智能、大数据分布式、机器学习开发

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linge511873822·2022-12-29 03:31

使用Python语言 Django框架 Mysql数据库 实现简单在线图书推荐网 个性化图书推荐系统 基于用户、物品的协同过滤推荐算法 个性化推荐算法开发 人工智能、分布式大数据、机器学习

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linge511873822·2022-12-29 03:30

使用Python语言+Django框架+Mysql数据库 开发简单在线课程推荐网 课程推荐系统 个性化推荐算法开发 基于用户、物品的协同过滤推荐算法 人工智能、机器学习、大数据开发

使用Python语言+Django框架+Mysql数据库开发简单在线课程推荐网课程推荐系统个性化推荐算法开发基于用户、物品的协同过滤推荐算法人工智能、机器学习、大数据开发SimpleCourseRecommendWebPython
linge511873822·2022-12-29 03:00

基于python+协同过滤的图书推荐系统

开发工具(eclipse/idea/vscode等)：pychram数据库(sqlite/mysql/sqlserver等)：sqlite|mysql功能模块(请用文字描述，至少200字)：登录注册；在前端页面可以进行注册账号，注册账号后可以在登录页面登录账号进入主页。搜索查看图书：在图书搜索输入框里面输入关键词，可以匹配数据库里面的图书信息并且展示在前端图书打分：每个用户可以对每个图书进行打分。
laojin1234·2022-12-29 03:57

MARL算法系列（1）：IQL【原理+代码实现】

Multiagentcooperationandcompetitionwithdeepreinforcementlearning作者：Tampuu,ArdiandMatiisen,TambetandKodelja,Dorian等发表时间：2017年主要内容：相互独立的两个DQN
二向箔不会思考·2022-12-29 00:01

强化学习-DQN和AC算法

DQNDQN是指基于深度学习的Q-learning算法，主要结合了价值函数近似(ValueFunctionApproximation)与神经网络技术，并采用了目标网络和经历回放的方法进行网络的训练。在Q-learning中，我们使用表格来存储每个状态s下采取动作a获得的奖励，即状态-动作值函数Q(s,a)Q(s,a)。然而，这种方法在状态量巨大甚至是连续的任务中，会遇到维度灾难问题，往往是不可行的
数据铁人·2022-12-28 23:59

强化学习之Double DQN

DoubleDQN算法DoubleDeepQNetwork(DDQN)是在DQN算法的基础上稍微改进了一点，优化了算法的性能。
哇咔咔FF·2022-12-28 23:26

强化学习之DQN

DQN算法上一节课讲到的Q-learning算法存在一定的缺点，那就是在大范围状态空间中的数据处理能力不足。
哇咔咔FF·2022-12-28 23:56

搜索推荐炼丹笔记：位置偏差里的惊喜

APosition-biasAwareLearningFrameworkforCTRPredictioninLiveRecommenderSystems(RecSys2019)作者：一元，公众号：炼丹笔记准确预测点击率（CTR）是推荐系统的关键
炼丹笔记·2022-12-28 23:55

Tensorflow Tensorboard 报错 “No dashboards are active for the current data set.“ 解决方案 原因分析

，如下图解决方案步骤1运行你要可视化的.py文件，会在同一个目录生成一个logs文件夹(此处用的是Movan的DQN程序)，如下图，步骤2打开cmd或Pycharm中的Terminal（二者是同一个东西
大表哥在曾母暗沙·2022-12-28 22:08

推荐一个好发论文的研究方向

在社交网络、知识图谱、推荐系统等工业界有广阔的应用前景。最重要的是，图神经网络与CV和NLP交叉，容易有创新点，是出论文的好方向。
深度学习技术前沿·2022-12-28 20:34

企业级机器学习 Pipline - 召回模型

在一个成熟的推荐系统里，我们的机器学习模型一般会作用于2个模块：召回与排序。在排序模块有粗排序，精排，重排等阶段的区分，在这里暂不展开叙述。
算法全栈之路·2022-12-28 18:58

企业级机器学习 Pipline - 召回模型

在一个成熟的推荐系统里，我们的机器学习模型一般会作用于2个模块：召回与排序。在排序模块有粗排序，精排，重排等阶段的区分，在这里暂不展开叙述。在召回模块，很多公司一般都会有多路算法召回，比
算法全栈之路·2022-12-28 18:28

企业级机器学习 Pipline - 召回模型

在一个成熟的推荐系统里，我们的机器学习模型一般会作用于2个模块：召回与排序。在排序模块有粗排序，精排，重排等阶段的区分，在这里暂不展开叙述。
算法全栈之路·2022-12-28 18:20

干货｜个性化推荐系统五大研究热点之可解释推荐（五）

【编者按】微软亚洲研究院社会计算组的研究员们从深度学习、知识图谱、强化学习、用户画像、可解释性推荐等五个方面，展望了未来推荐系统发展的方向。
weixin_33929309·2022-12-28 16:03
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