目录 一.摘言 二.杂记 三.问题定义和一些准备工作 四.模型真思想 五.实验部分 六.参考文献 一.摘言 之前协同过滤利用user-item交互历史很好的表示了user和item.但是由于用户行为的稀疏性,效果提升有限. 随着社交网络的发展,social recommendation system被提出,利用user的周围邻居的偏好来减轻用户稀疏性,从而得到更好嵌入表示模型. 然而现在的社交网络推荐模型都是简单的利用周围邻居提出静态模型,而没有模拟信息在全局的循环传播过程,这很可能会提升推荐性…

SamWalker: Social Recommendation with Informative Sampling Strategy Authors: Jiawei Chen, Can Wang, Sheng Zhou, Qihao Shi, Yan Feng, Chun Chen WWW'19 浙江大学 目录 SamWalker: Social Recommendation with Informative Sampling Strategy 0. 总结 1. 研究目标 2. 问题背景 3.…

Influence maximization on big social graph Fanju PPT链接: social influence booming of online social network 一, Application:viral marketing 1, identify influence customers: seeds. 2, convince them to adopter product. other application: Rumor monitoring…

A Neural Probabilistic Language Model,这篇论文是Begio等人在2003年发表的,可以说是词表示的鼻祖.在这里给出简要的译文 A Neural Probabilistic Language Model 一个神经概率语言模型 摘  要 统计语言模型的一个目标是学习一种语言的单词序列的联合概率函数.因为维数灾难,这是其本质难点:将被模型测试的单词序列很可能是与在训练中见过的所有单词的序列都不相同.传统的但非常成功的基于n-gram的方法通过将出现在训练集很短的重…

https://github.com/mounicam/lexical_simplification 提供了SimplePPDBpp: SimplePPDB++ resource consisting of around 14.1 million paraphrase rules along with their readability scores.   --- 非英文 主要贡献:1.创造了人为评分的15000个英文单词复杂度2.提出了a novel neural readability ra…

转载并翻译Jay Alammar的一篇博文:Visualizing A Neural Machine Translation Model (Mechanics of Seq2seq Models With Attention) 原文链接:https://jalammar.github.io/visualizing-neural-machine-translation-mechanics-of-seq2seq-models-with-attention/ 神经机器翻译模型(基于注意力机制的Seq2…

Model模型的实战操作笔记 1. 创建数据库和表 进入MySQL数据库创建数据库:mytest 进入数据库创建数据表:mytest_users CREATE TABLE `mytest_users` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(32) NOT NULL, `age` tinyint(3) unsigned NOT NULL DEFAULT '20', `phone` varchar(16) DE…

From the tutorial published by Martin Ester in RecSys 2013 Future Research Directions --Recommendation in heterogeneous networks with more than 2 entity types    --How to recommend entities of one type to entities of another type? --Explanation of so…

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Abstract 我们提出了一个基于生物学的神经模型,能够在复杂的任务中执行强化学习.该模型的独特之处在于,它能够在一个动作.状态转换和奖励之间存在未知且可变的时间延迟的环境中,解决需要智能体执行一系列未得到奖励的动作以达到目标的任务.具体来说,这是第一个能够在半马尔可夫决策过程(Semi-Markov Decision Process,SMDP)框架内发挥作用的强化学习神经模型.我们认为,当前建模工作的这种扩展为人类决策的日益复杂的…

1.摘要: 组推荐的一个挑战性问题:因为不同组的成员就有不同的偏好,如何平衡这些组员的偏好是一个难以解决的问题. 在本文中,作者提出了一个COM的概率模型来建立组活动生成过程. 直觉上: 一个组中的用户可能有不同的影响,在不同主题影响力不同,如对看电影有权威的用户在音乐上影响力可能低. 群体中的用户可能作为组员的表现和作为独立个体表现不一样. COM基于这些直觉,融合组成员之间的偏好成为组偏好来进行推荐. 2.介绍 传统的组推荐主要分为基于memory和基于model两类,这两类都忽略了组成员之…