首页 > TAG信息列表 > Recommendation
MAMO: Memory-Augmented Meta-Optimization for Cold-start Recommendation阅读笔记
动机 本文是2020年KDD上的一篇论文。当时的工作已经有不少方法使用元学习来缓解推荐系统冷启动问题，它们大部分都是基于MAML的，这种方法通常是为所有冷启动用户(物品)生成一个初始化向量，然后让这些冷启动用户(物品)经过少量训练就可以快速收敛到一个不错的值。但是上述这种方法会导KubeEdge发布云原生边缘计算威胁模型及安全防护技术白皮书
摘要：本文将基于KubeEdge项目详细分析云原生边缘计算业务过程的威胁模型并给出对应的安全加固建议。 本文分享自华为云社区《KubeEdge发布云原生边缘计算威胁模型及安全防护技术白皮书》，作者： 云容器大未来。 KubeEdge社区已完成了对KubeEdge项目的全面安全威胁模型分析。云原生边缘Explainable Fairness in Recommendation
目录概符号说明流程细节疑问 Ge Y., Tan J., Zhu Y., Xia Y., Luo J., Liu S., Fu Z., Geng S., Li Z. and Zhang Y. Explainable fairness in recommendation. In International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR), 2022. 概HTML History All In One
HTML History All In One HTML5 Year Version 1989 Tim Berners-Lee invented www 1991 Tim Berners-Lee invented HTML 1993 Dave Raggett drafted HTML+ 1995 HTML Working Group defined HTML 2.0 1997 W3C Recommendation: HTML 3.2 1999 W3C Recommen推荐系统常用数据集
首先需要说明一下推荐系统数据中的几个类别： Item： 即我们要推荐的东西，如产品、电影、网页或者一条信息片段 User：对item进行评分以及接受推荐系统推荐的项目的人 Rating：用户对item的偏好的表达。评分可以是二分类的（如喜欢和不喜欢），也可以是整数（如1到5星）或连续（某个间隔的任何值）。 另外论文《Memory Augmented Graph Neural Networks for Sequential Recommendation》阅读
论文《Memory Augmented Graph Neural Networks for Sequential Recommendation》阅读 论文概况IntroductionMethodA.Short-term Interest ModelingB.Long-term Interest ModelingC.Interest FusionD.Prediction 总结 论文概况 本文是2020年AAAI上的一篇论文，该篇文章聚焦【论文笔记】 Denoising Implicit Feedback for Recommendation
Denoising Implicit Feedback for Recommendation Authors: 王文杰，冯福利，何向南，聂礼强，蔡达成 WSDM‘21 新加坡国立大学，中国科学技术大学，山东大学 论文链接：http://staff.ustc.edu.cn/~hexn/papers/WSDM_2021_ADT.pdf，https://arxiv.org/pdf/2006.04153.pdf 本文链接：https://www.【论文笔记】Modeling User Exposure in Recommendation
Modeling User Exposure in Recommendation 【论文作者】Dawen Liang, David M. Blei, etc. WWW’16 Columbia University 目录Modeling User Exposure in Recommendation0. 总结1.研究目标2.问题背景3. 方法3.1 模型描述3.2 对曝光概率的建模3.3 参数学习3.4 预测模型4. 实推荐系统算法的种类：一般的推荐（general recommendation）和序列化推荐（sequential recommendation）
推荐系统大致分为两类：一般的推荐（general recommendation）和序列化推荐（sequential recommendation），简单来讲，就是根据需不需要考虑时间顺序来进行划分，前者将用户偏好视为静态的，学习用户和物品的静态表示，后者认为用户偏好随时间动态变化，根据交互序列来预测用户下一个可能喜欢的物品。python个性化电影推荐第三版源码+论文
下载地址：https://download.csdn.net/download/qq_31293575/18340399 项目介绍 基于javaweb mysql的流浪动物管理系统源码+论文 系统说明 设计总说明 本文设计了一个个性化电影推荐系统.众所周知，现在电影资源是网络资源的重要组 成部分，随着网络上电影资源的数量越来越庞大，设计电venue recommendation —— 应用场景/用户分类
几个常用场景： 1、同行合作 A researcher from industry has made a breakthrough in her research area. To collaborate with her peers from academia,she may want to find a suitable academic venue (conference) that she is not very aware of. 针对在本领域工业界已有建论文阅读：Joint Deep Modeling of Users and Items Using Reviews for Recommendation
论文名字 Joint Deep Modeling of Users and Items Using Reviews for Recommendation 来源 年份 2017 作者 Lei Zheng, Vahid Noroozi, Philip S. Y u 核心点 提出基于神经网络的推荐系统模型DeepCoNN 阅读日期 2021.3.11 影响因子 页数 10 引用数推荐系统2019-2021顶尖会议论文聚焦
推荐系统2019-2021顶尖会议论文聚焦 https://download.csdn.net/download/qq_39693517/15732675 recommendation & deep learning – AAAI_2020_A Knowledge-Aware Attentional Reasoning Network for Recommendation.pdf – AAAI_2020_An Attentional Recurrent Neural NeW3C中不同标准的含义
学习CSS/HTML的过程中，当出现释义冲突时，W3C（万维网联盟）官网所陈列的技术标准是最核心的判断参考。但是新手在查阅W3C标准索引页面时，会发现同一个属性或者模型会出现多个不同的阶段规范展示结果。对于不能流畅阅读英文原版内容的同学来说，十分不友好，同时多个不同规范标识拥有不同的含推荐系统/计算广告相关资料整理
1.学习之路 1.1.基础阶段 参考资料：[1]《推荐系统实践》，项亮；[2]《推荐系统开发实战》，高阳团；[3]《美团机器学习实践》，美团算法团队；[4]《计算广告》，刘鹏。注意：[3]和[4]更多的偏重概念，代码不多。 1.2.进阶之路 主要参考知乎回答：想学习推荐系统，如何从小白成为高手?第一个回答者"【译文连载】 理解Istio服务网格（第四章 服务弹性）
全书目录 第一章 概述 第二章 安装 第三章 流控 本文目录 第4章 服务弹性........................................................................................................ 1 4.1 负载均衡............................................................推荐系统常用数据集
转载，原文：https://www.cnblogs.com/lijinze-tsinghua/p/10768033.html 在这篇博客中，作者介绍了九个数据集，其中一些是推荐系统中常用到的标准数据集，也有一些是非传统意义上的数据集（non-traditional datasets），作者相信，这些非传统数据集更接近真实场景的数据。 首先，先说明下推荐系统数学习推荐系统必看的10篇RecSys论文，收藏！（官方推荐）
导读：深入学习任何一门学科，都离不开对前沿知识的了解。对于推荐系统学习者来说，一年一度的RecSys大会就是了解学术界与工业界研究热点的最佳平台。鉴于此，在这篇文章中，我们把过往的RecSys论文整理成一个清单，列出了大家学习推荐系统必看的10篇RecSys论文。 下边这5篇是根据ACM数字图书推荐系统中的基本问题 Foundations of Recommendation System
什么是推荐系统？ 1. 能做什么？ 找出 user 和 item 之间的联系、预测未来 user 和 item 可能出现的连接（产生了某种关系：比如用户点击、购买、评论了物品；或者用户某些属性和物品的属性一致 ...） 2. 需要什么？ 需要已经存在的 user 和 item 之间的连接记录 3. 怎么做？ 预测推荐系统资料
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/06/comprehensive-guide-recommendation-engine-python/， 一篇详细的入门级的推荐系统的文章，这篇文章内容详实，格式漂亮Event Recommendation Engine Challenge分步解析第四步
一、请知晓 本文是基于Event Recommendation Engine Challenge分步解析第一，二，三步，需要读者先阅读上篇文章解析 二、构建event和event相似度数据 我们先看看events.csv.gz： import pandas as pddf_events_csv = pd.read_csv('events.csv.gz', compression='gzip')df_events_c