11 2018 档案
摘要：论文： 本文主要贡献： 1、提出了一种新的采样策略，使网络在少数的epoch迭代中，接触百万量级的训练样本； 2、基于局部图像块匹配问题，强调度量描述子的相对距离； 3、在中间特征图上加入额外的监督； 4、描述符的紧实性。 基于CNN的局部图像块匹配方法可以分为两类：一是，作为二分类问题，不存在明确
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摘要：论文：https://github.com/ei1994/my_reference_library/tree/master/papers 本文的贡献点如下： 1. 提出了一个新的利用深度网络架构基于patch的匹配来明显的改善了效果； 2. 利用更少的描述符，得到了比state-of-the-art
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摘要：4.1 介绍 CF系统需要用户的评分数据作为知识源，向用户推荐商品，而不需要输入并维护其他的附加信息。基于内容的推荐系统主要应用的知识源包括类别和体裁信息，还有从文档中提取的关键词。这两种方法的优势在于能以相对较小的代价获取并维护这些知识。但是日常生活中，纯粹的CF系统会由于评分数据很少而效果不好，
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摘要：在应用协同过滤推荐技术时，除了用户评分数据，我们不需要额外的物品数据。这样的好处是避免了付出很大的代价向系统提供详细而且实时更新的物品描述信息，但是这种仅基于纯粹的协同过滤的算法却无法根据物品的特性和用户的特殊偏好来客观选择推荐物品的。 本章中，将物品的特征描述为“内容”。因为后面章节部分介绍的大多
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摘要：论文： 引入论文中的一句话来说明对比图像patches的重要性，“Comparing patches across images is probably one of the most fundamental tasks in computer vision and image analysis”.
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摘要：协同过滤推荐的主要思想：利用已有用户群过去的行为或意见预测当前用户最可能喜欢哪些东西或对哪些东西感兴趣。 纯粹的协同过滤方法的输入数据只有给定的用户—物品评分矩阵，输出数据一般有以下几种类型： 2.1 基于用户的最近邻推荐 它的主要思想：首先，给定一个评分数据集和当前用户的id作为输入，找出与当前用
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摘要：在书的“后记”部分，作者列出了Strand研究人员总结的“推荐系统十堂课”，总结了他们设计推荐系统的经验和教训。 1. 确定你真的需要推荐系统 个人评价：不是为了推荐而推荐，推荐只是手段，关键看用户价值在哪里，从用户角度出发，真正能帮助用户。 2. 确定商业目标和用户满意度之间的关系 3. 选择合适
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摘要：7.1 外围架构 7.2 推荐系统架构 基于特征的推荐系统架构 用户喜欢的物品、用户相似的用户也可以抽象成特征； 基于特征的推荐系统核心任务就被拆解成两部分，一个是如何为给定用户生成特征，另一个是如何根据特征找到物品； 用户喜欢的物品、用户相似的用户也可以抽象成特征； 基于特征的推荐系统核心任务就被
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