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Feature Overcorrelation in Deep Graph Neural Networks: A New Perspective

目录概符号说明over-correlation 的现象解决方法代码 Jin W., Liu X., Ma Y., Aggarwal C. and Tang J. Feature overcorrelation in deep graph neural networks: a new perspective. In ACM International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD), 2022. 概

4-检索、排序、分页、高亮、multi_match

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数据压缩作业三：非结构化数据

非结构化数据 非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML, HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。 非结构化数据包含了文本、图象、声音、影视、超媒体等典型信息，在互联

项目总结：如何实现网站内容查重，助力内容审核，提高网站运营效率？

很久没有认真写博客了，乘最近有空，于是想写写项目总结，只分享思路，没有具体代码，因为代码实在又长又臭，很多都是互相配合，单独分享某些代码完全没啥用的，所以分享一下思路，希望对有类似需求的同学能有所启发就行了。   项目背景与需求： 年前承接了一个小项目，客户是一个文库网站的运营方，数据

es-控制相关度-打分

相关度评分背后的理论 // 附录8 总述: 匹配文档+实用评分函数打分 Lucene（或 Elasticsearch）使用 布尔模型（Boolean model） 查找匹配文档， 并用一个名为 实用评分函数（practical scoring function） 的公式来计算相关度。 这个公式借鉴了 词频/逆向文档频率（term frequency/inverse documen

42.初识搜索引擎_filter与query深入对比解密：相关度，性能

1、filter与query示例 （1）创建测试用的document数据   PUT /company/employee/2 { "address": { "country": "china", "province": "jiangsu", "city": "nanjing" }, "name": "

ES 23 - 检索和过滤的区别 (query vs. filter)

目录 1 filter与query示例 1.1 准备测试数据 1.2 搜索测试 2 filter与query的区别 2.1 相关度处理上的不同 2.2 性能上的对比 2.3 对比结论 本文以 ES 6.6.5 版本为例进行演示. 1 filter与query示例 1.1 准备测试数据 PUT website/_doc/1 { "title": "小白学ES01",

nDCG——搜索评价指标

nDCG - 搜索评价指标 原文地址： https://en.wikipedia.org/wiki/Discounted_cumulative_gain Discounted cumulative gain(DCG, 累计折损增益)是一种排序质量的衡量标准。 在信息检索中，通常用来测量网页搜索引擎算法的有效性。 DCG对搜索结果集中的每个文档指定一个分级的相关