09 2018 档案

Learning to Rank：Point-wise、Pair-wise 和 List-wise区别
摘要：机器学习的 ranking 技术——learning2rank，包括 pointwise、pairwise、listwise 三大类型。 【Ref-1】给出的： <Point wise ranking 类似于回归> Point wise ranking is analogous to regress 阅读全文

posted @ 2018-09-29 15:19 CuriousZero 阅读(3373) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【RS】RankMBPR：Rank-Aware Mutual Bayesian Personalized Ranking for Item Recommendation - RankMBPR：基于排序感知的相互贝叶斯个性化排序的项目推荐
摘要：【论文标题】RankMBPR：Rank-Aware Mutual Bayesian Personalized Ranking for Item Recommendation （ WAIM 2016: Web-Age Information Management） 【论文作者】 Lu Yu，Ge Zh 阅读全文

posted @ 2018-09-28 21:44 CuriousZero 阅读(300) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【RS】Local Collaborative Ranking - LCR： 局部协同排序
摘要：【论文标题】Local Collaborative Ranking （WWW '14 23rd WWW ） 【论文作者】Joonseok 【论文链接】Paper （11-pages // Double column） 【摘要】 个性化推荐系统被广泛应用于各种各样的应用程序中，如电子商务、社交网络、网 阅读全文

posted @ 2018-09-28 20:17 CuriousZero 阅读(279) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【RS】List-wise learning to rank with matrix factorization for collaborative filtering - 结合列表启发排序和矩阵分解的协同过滤
摘要：【论文标题】List-wise learning to rank with matrix factorization for collaborative filtering （RecSys '10 recsys.ACM ） 【论文作者】 Yue ShiDelft University of Tech 阅读全文

posted @ 2018-09-28 20:10 CuriousZero 阅读(322) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【RS】Using graded implicit feedback for bayesian personalized ranking - 使用分级隐式反馈来进行贝叶斯个性化排序
摘要：【论文标题】Using graded implicit feedback for bayesian personalized ranking （RecSys '14 recsys.ACM ） 【论文作者】Lukas LercheTU Dortmund, Dortmund, Germany Dietm 阅读全文

posted @ 2018-09-28 19:13 CuriousZero 阅读(275) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Pycharm 中添加第三方库和插件
摘要：在 PyCharm 中选择：File — Settings — 进入如下界面，点击 右上角的 “+” 可以添加其他库： 选择到相应的库，并 Install Package 即可： 阅读全文

posted @ 2018-09-28 18:51 CuriousZero 阅读(1034) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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