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recommendation
【TrueType】Character Code/Glyph Mapping Requirements and
Recommendation
s(字符代码/字形映射要求和建议)
本文档是个人翻译内容,仅供学习使用,翻译原文网址:https://developer.apple.com/fonts/TrueType-Reference-Manual/RM07/appendixB.html如遇版权侵犯问题,请告知我,我将关闭此内容。更多内容参考【TrueType】TrueTypeReferenceManual(TrueType用户手册)CharacterCode/GlyphMa
Bigan(安)
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2023-09-08 17:37
嵌入式开发
arm
mcu
c语言
linux
unix
LKPNR: LLM and KG for Personalized News
Recommendation
Framework
本文是LLM系列文章,针对《LKPNR:LLMandKGforPersonalizedNews
Recommendation
Framework》的翻译。
UnknownBody
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2023-09-07 09:42
知识图谱
LLM
语言模型
知识图谱
推荐系统
2019-03-29
utm_campaign=maleskine&utm_content=note&utm_medium=seo_notes&utm_source=
recommendation
yayalisa小可乐
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2023-09-07 03:23
Unix Network Programming Episode 59
Wecansummarizeourdiscussionofthesesocketoptionswiththefollowing
recommendation
s:1.SettheSO_REUSEADDRsocketoptionbeforecallingbindinallTCPservers
duxingzhe103
·
2023-09-05 07:28
Unix
Network
Programming
unix
网络
服务器
Empowering Long-tail Item
Recommendation
through Cross Decoupling Network (CDN)
EmpoweringLong-tailItem
Recommendation
throughCrossDecouplingNetwork(CDN)来源:KDD’2023GoogleResearch文章目录EmpoweringLong-tailItem
Recommendation
throughCrossDecouplingNetwork
Miha_Singh
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2023-09-04 01:12
推荐系统
机器学习
推荐算法
机器学习
2023大型语言模型推荐技术进展综述: 分类、进展、问题、趋势.
2023大型语言模型推荐技术进展综述:分类、进展、问题、趋势.原文链接:https://arxiv.org/pdf/2305.19860.pdfASurveyonLargeLanguageModelsfor
Recommendation
山科智能信息处理实验室
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2023-08-31 05:59
语言模型
分类
人工智能
序列推荐(3): Session-aware Linear Item-Item Models for Session-based
Recommendation
www2021摘要基于会话的推荐旨在根据会话中历史物品的序列预测下一个物品,例如电子商务或多媒体流服务。具体来说,会话数据表现出一些独特的特征,即会话内物品的会话一致性(sessionconsistency)和顺序依赖性(sequentialdependency)、重复的物品消费(repeateditemconsumption)和会话时效性(sessiontimeliness)。本文提出了简单而有
阿瑟_TJRS
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2023-08-29 14:15
SGL论文中相关公式推导
进行推导对文中公式16进行解析对文中公式20进行补充说明对文中公式21进行补充说明参考博文及感谢题记关于Wu2021_SIGIR_paper_Self-supervisedgraphlearningfor
recommendation
只是一个代号不必认真
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2023-08-28 18:33
对比学习
机器学习
推荐系统
机器学习
深度学习
人工智能
python
代做数据结构、数据结构编程帮做、帮做数据结构编程、数据结构编程帮做
Thetotalgradefortheassignmentis100points.Youmustfollowtheprogramminganddocumentationguidelines(seefileProgrammingAssignmentsRequirementsand
Recommendation
s.docx
pimatuo
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2023-08-28 12:31
#lilia的挣扎之旅#entity embedding for category variables
neuralnetworkembedding的作用[1]:Findingnearestneighborsintheembeddingspace.Thesecanbeusedtomake
recommendation
sbasedonuserinterestsorclustercategories.Asinputtoamachinelearningmodelforasupervisedtask.Forv
白骨鱼石
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2023-08-27 20:29
【综述】Pre-train, Prompt and
Recommendation
: A Comprehensive Survey of Language Modelling Paradigm
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2302.03735.pdf目录摘要1.Introduction2.GenericArchitectureofLMRS3.DataTypes4.LMRSTrainingStrategies摘要预训练模型和学习到的表示有助于一系列下游任务,本文系统调研了如何从不同PLM(Pre-trainedLanguageModels)相关的训练范式学习到的预
Cynthiainuq
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2023-08-25 20:17
语言模型
人工智能
深度学习
文献记录——1
Evidence-based
recommendation
sfornaturalbodybuildingcontestpreparation:nutritionandsupplementationThepopularityofnaturalbodybuildingisincreasing
大胡子美少年
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2023-08-24 17:49
A Survey on Large Language Models for
Recommendation
本文是LLM系列的文章,针对《ASurveyonLargeLanguageModelsfor
Recommendation
》的翻译。
UnknownBody
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2023-08-23 22:15
LLM
综述文章
语言模型
人工智能
自然语言处理
LLM-Rec:基于提示大语言模型的个性化推荐
1.基本信息论文题目:LLM-Rec:Personalized
Recommendation
viaPromptingLargeLanguageModels作者:HanjiaLyu,SongJiang,HanqingZeng
qq_41771998
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2023-08-23 20:23
语言模型
人工智能
深度学习
chatgpt
AIGC
文章收集
utm_campaign=maleskine&utm_content=note&utm_medium=pc_all_hots&utm_source=
recommendation
言己言
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2023-08-22 23:13
推荐系统论文阅读(三十八)-华为(TGCN):邻域聚合?no!采用CNN对不同类的节点进行卷积
https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3340531.3411927论文题目:《TGCN:TagGraphConvolutionalNetworkforTag-Aware
Recommendation
推荐系统论文阅读
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2023-08-22 06:51
论文《Contrastive Meta Learning with Behavior Multiplicity for
Recommendation
》阅读
论文《ContrastiveMetaLearningwithBehaviorMultiplicityfor
Recommendation
》阅读论文概况论文主要贡献Background&Motivation
行者^_^煜煜
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2023-08-20 14:21
论文阅读
深度学习
人工智能
推荐系统
神经网络
推荐算法
论文《TALLRec: An Effective and Efficient Tuning Framework to Aligh LLM with
Recommendation
》阅读
论文《TALLRec:AnEffectiveandEfficientTuningFrameworktoAlignLargeLanguageModelwith
Recommendation
》论文概况BackgroundandIntroductionPreliminary
行者^_^煜煜
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2023-08-20 14:21
论文阅读
人工智能
chatgpt
深度学习
推荐系统
神经网络
推荐算法
论文《Neural News
Recommendation
with Attentive Multi-View Learning》阅读
论文《NeuralNews
Recommendation
withAttentiveMulti-ViewLearning》阅读论文概况IntroductionNewsEncoderModuletitleencoderbodyencodercategoryencoderattentivepoolingUserEncoder
行者^_^煜煜
·
2023-08-20 14:21
论文阅读
论文《Cross-Session Aware Temporal Convolututional Network for Session-based
Recommendation
》阅读
论文《Cross-SessionAwareTemporalConvolututionalNetworkforSession-based
Recommendation
》阅读论文概况IntroductionMethodA.Cross-SessionItemGraphB.TemporalConvolutionalNeuralNetworkC.Session-ContextGraphD.Recommenda
行者^_^煜煜
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2023-08-20 14:51
论文阅读
机器学习
推荐系统
图神经网络
序列化推荐
tcn
论文《Graph Neural Networks for Social
Recommendation
》阅读
论文《GraphNeuralNetworksforSocial
Recommendation
》阅读论文概况IntroductionGraphRec模型介绍UserModelingItemAggregationSocialAggregationItemModelingRatingPrediction
行者^_^煜煜
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2023-08-20 14:50
论文阅读
深度学习
推荐系统
机器学习
人工智能
数据挖掘
论文《Attentive Recurrent Social
Recommendation
》阅读
论文《AttentiveRecurrentSocial
Recommendation
》阅读论文概况IntroducitonProblemDefinitionandPreliminariesPreliminaryTheProposedModelTheGeneralFrameworkDynamicAttentiveSocialRecurrent
Recommendation
InputPoolingLaye
行者^_^煜煜
·
2023-08-20 14:20
论文阅读
机器学习
人工智能
大数据
推荐系统
lstm
OC 内联函数 inline
utm_campaign=maleskine&utm_content=note&utm_medium=seo_notes&utm_source=
recommendation
evanleeeee
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2023-08-19 21:48
小红书信息流推荐多样性解决方案
背景:多样化的推荐(diversified
recommendation
)是推荐系统中一个重要的课题。从用户视角看,多样性(diversity)可以帮助他们扩
小红书技术REDtech
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2023-08-19 20:26
推荐算法
【论文阅读】SHADEWATCHER:使用系统审计记录的推荐引导网络威胁分析(S&P-2022)
SHADEWATCHER:
Recommendation
-guidedCyberThreatAnalysisusingSystemAuditRecordsS&P-2022新加坡国立大学、中国科学技术大学ZengyJ
C00per_
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2023-08-18 08:03
论文阅读
网络
威胁分析
探索人工智能 | 智能推荐系统 未来没有人比计算机更懂你
前言智能推荐系统(
Recommendation
Systems)利用机器学习和数据挖掘技术,根据用户的兴趣和行为,提供个性化推荐的产品、内容或服务。
阿Q说代码
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2023-08-17 04:19
人工智能
人工智能
智能推荐
机器学习
数据挖掘
数据分析
个性化推荐
算法
IJCAI-2019 推荐相关论文浏览笔记
zhuanlan.zhihu.com/p/93059665SequentialandSession-basedDynamicItemBlockandPredictionEnhancingBlockforSequential
Recommendation
Item
九老师
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2023-08-15 12:11
推荐系统论文阅读(五十五)-美团:双重增强双塔召回模型
论文:论文题目:《ADualAugmentedTwo-towerModelforOnlineLarge-scale
Recommendation
》论文地址:https://dlp-kdd.github.io
推荐系统论文阅读
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2023-08-15 09:59
ATRank: An Attention-Based User Behavior Modeling Framework for
Recommendation
Abstract异构用户行为我们的模型考虑了【异构用户行为】,我们将所有类型的行为投射到多个潜在的语义空间中,在这些语义空间中,行为之间可以通过自关注产生影响。异构用户行为(HeterogeneousUserBehavior)指的是在一个系统、平台或社交网络中,不同用户在行为模式、兴趣爱好、互动方式等方面存在差异的现象。这种差异可能来自于用户个体的特征、偏好、社会背景、文化等因素,导致他们在使用该
Wzideng
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2023-08-14 20:37
科研--论文--实验
机器学习
NLP--自然语言处理
python
人工智能
spark
mllib
科研论文
论文
PySpark对电影和用户进行聚类分析
之前的博文使用pyspark.mllib.
recommendation
做推荐案例,代码实现了如何为用户做电影推荐和为电影找到潜在的感兴趣用户。
Just Jump
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2023-08-11 17:49
spark
机器学习
Pyspark
机器学习
聚类
PHP PSR 代码规范基本介绍
PSR是PHPStandard
Recommendation
的简写,即PHP推荐标准。
Take_And_Give
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2023-08-10 08:25
MAC OS开发 国际化NSLocalizedString失效
utm_campaign=maleskine&utm_content=note&utm_medium=seo_notes&utm_source=
recommendation
xcode开发新建项目时,选择控制台项目无法生效
Relly-Lee
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2023-08-10 05:44
objective-c
macos
推荐系统论文阅读(三十五)-亚马逊:多样性互补商品的召回算法
论文:论文题目:《P-Companion:APrincipledFrameworkforDiversifiedComplementaryProduct
Recommendation
》地址:https://
推荐系统论文阅读
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2023-08-08 02:44
Multi-Interest Network with Dynamic Routing for
Recommendation
at Tmall 论文阅读笔记
1.ABSTRACT1.1Industrialrecommendersystems(1)工业推荐系统通常由匹配阶段和排名阶段组成;(2)匹配阶段:检索与用户兴趣相关的候选项;(3)排名阶段:根据用户兴趣对候选项进行排序。Industrialrecommendersystemsusuallyconsistofthematchingstageandtherankingstage,inordertoha
寂ღ᭄秋࿐
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2023-08-05 13:43
推荐系统论文学习
论文阅读
人工智能
深度学习
推荐算法
分析实战1.淘宝用户行为简易分析过程
本分析选择了天池平台上的数据集UserBehaviorDatafromTaobaofor
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,通过分析该数据,希望得到该时间段所有用户的消费规律。二、
wz小武
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2023-08-05 04:35
2018年迎春拍卖会推荐——大清银币宣统三年试铸币
2018年迎春拍卖会推荐——大清银币宣统三年试铸币
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of2018SpringAuction---Three-yeartrialcoiningofQingsilvercoinsinXuantong
国际拍卖
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2023-08-04 21:08
基于用户的协同过滤--理论
协同过滤推荐(CollaborativeFiltering
Recommendation
)User-basedCF:基于User的协同过滤,通过不同用户对Item的评分来评测用户之间的相似性,根据用户之间的相似性做出推荐
喆科
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2023-08-03 16:08
推荐系统论文阅读(四十八)-谷歌:修正双塔向量召回模型
论文:论文题目:《Sampling-Bias-CorrectedNeuralModelingforLargeCorpusItem
Recommendation
s》地址:https://dl.acm.org
推荐系统论文阅读
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2023-08-01 12:18
用Java实现网络爬虫三之开始爬取
SpiderCrawlercategories:Java网络爬虫SpiderCrawler下面的代码用于爬取知乎推荐页面的所有问题、问题描述、地址、回答内容,爬取地址为http://www.zhihu.com/explore/
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s
codingXiaxw
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2023-07-31 17:22
The World is Binary: Contrastive Learning for Denoising NextBasket
Recommendation
论文地址https://dl.acm.org/doi/10.1145/3404835.3462836摘要:下一个购物篮推荐旨在通过考虑用户之前购买的购物篮序列,推断出用户下次访问时将购买的一组物品。这项任务已引起学术界和工业界越来越多的关注。现有的解决方案主要侧重于对它们的历史交互进行顺序建模。然而,由于用户行为的多样性和随机性,并非所有这些篮子都有助于确定用户的下一步行动。为了提高推荐性能,有必
绵蛮阿
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2023-07-30 23:14
推荐算法
Centaur:使用FPGA加速推荐系统推理
今天总结一篇ISCA20的文章:Centaur:AChiplet-based,HybridSparse-DenseAcceleratorforPersonalized
Recommendation
s一、概述本文面向推荐系统的推理过程
CPinging
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2023-07-30 20:20
十二、淘宝用户行为数据示例
测试数据UserBehaviorDatafromTaobaofor
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importlombok.Data;importorg.apache.flink.api.common.functions.AggregateFunction
木戎
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2023-07-29 19:51
PLE, RecSys2020 Best Paper, 腾讯多任务学习
ProgressiveLayeredExtraction(PLE):ANovelMulti-TaskLearning(MTL)ModelforPersonalized
Recommendation
s1.Motivation
FeynmanMa
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2023-07-28 09:43
日撸代码300行:第55天(基于 M-distance 的推荐 (续))
https://blog.csdn.net/minfanphd/article/details/116975957工作承接第54天的基于M-distance的推荐,目标是自己实现一下user-based
recommendation
WangX-西石油
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2023-07-28 04:21
java
算法
日撸代码300行:第54天(基于 M-distance 的推荐)
论文为MeiZheng,FanMin,Heng-RuZhang,Wen-BinChen,Fast
recommendation
swiththeM-distance,IEEEAccess4(201
WangX-西石油
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2023-07-28 04:48
java
算法
兴趣点推荐代码_推荐系统模型阿里用户兴趣模型(附完整代码)
项目地址:StephenBo-China/
recommendation
_system_sort_model阿里天池数据集地址:数据集-阿里云天池最近由于工作需要用tensorflow2.0复现了下阿里的兴趣模型
weixin_39972567
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2023-07-25 09:53
兴趣点推荐代码
Self-supervised Graph Learning for
Recommendation
(SGL)
Code:GitHub-wujcan/SGL-Torch:SGLPyTorchversion(作者给出了Pytorch和Tensorflow两个版本)本文提出了一种应用于用户-物品二分图推荐系统的图自监督学习框架。核心的思想是,对用户-物品二部图做数据增强(本文提出了三种方式:节点丢弃(nd))、边丢弃(ed),随机游走(rw),增强后的图可以看做原始图的子视图;在子视图上使用任意的图卷积操作,如
爱晒太阳的胖子
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2023-07-25 09:30
论文阅读
深度学习
推荐系统
vm虚拟机网络配置问题记录
utm_campaign=maleskine&utm_content=note&utm_medium=seo_notes&utm_source=
recommendation
),但仍连不了网络。
Reaq
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2023-07-23 06:28
复盘六
①在本篇文章中我学到的重要概念:Howtomake
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.②在本篇文章中令我怦然心动的单词:endurance忍耐力③在本篇文章中我最喜欢的的一句话:Ifyou'regoingtotry
旅二36项沁
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2023-07-22 05:22
Adapting User Preference to Online Feedback in Multi-round Conversational
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以下内容纯属个人见解,欢迎大家交流。发布于2021WSDM1motivation1.1问题现有的CRS用户偏好模型通常将在线反馈信息作为独立的特征或训练实例,忽略了属性级和项目级反馈信号之间的关系。这种关系可以用于更精确地确定触发拒绝某个项目的原因(例如某些特定属性),从而更细粒度地利用反馈信息。在多轮CRS中利用这些在线反馈信息并不是微不足道的。EAR框架采用因子分解机(FM)作为推荐组件,将属
SC30W
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2023-07-21 15:18
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