09 2021 档案

Multi-modal Knowledge Graphs for Recommender Systems - 1 - 论文学习
摘要：Multi-modal Knowledge Graphs for Recommender Systems ABSTRACT 在各种在线应用中，推荐系统在解决信息爆炸问题和增强用户体验方面显示出了巨大的潜力。为了解决推荐系统中的数据稀疏和冷启动问题，研究人员提出了基于知识图谱(KGs)的推荐，利用有价 阅读全文
posted @ 2021-09-29 16:38 慢行厚积 阅读(2887) 评论(0) 推荐(0) 编辑
MMGCN: Multi-modal Graph Convolution Network for Personalized Recommendation of Micro-video - 1 - 论文学习
摘要：MMGCN: Multi-modal Graph Convolution Network for Personalized Recommendation of Micro-video ABSTRACT 个性化推荐在许多在线内容分享平台中扮演着核心角色。为了提供高质量的微视频推荐服务，考虑用户与项目( 阅读全文
posted @ 2021-09-29 16:38 慢行厚积 阅读(2288) 评论(1) 推荐(0) 编辑
opencv.js编译
摘要：一. 官方版本 后面发现官方有给https://github.com/opencv/opencv/releases 想查看支持哪些函数，即看./opencv-4.5.3/platforms/js/opencv_js.config.py 二.自己编译 参考https://docs.opencv.org 阅读全文
posted @ 2021-09-26 16:44 慢行厚积 阅读(2312) 评论(0) 推荐(1) 编辑
推荐 - 3 - Deep & Cross Network for Ad Click Predictions - 1 - 论文学习
摘要：Deep & Cross Network for Ad Click Predictions ABSTRACT 特征工程是许多预测模型成功的关键。然而，这个过程并不简单，经常需要手动的特性工程或穷举搜索。DNNs能够自动学习特征交互;然而，它们隐式地生成了所有的交互，并不能有效地学习所有类型的交叉特征 阅读全文
posted @ 2021-09-10 14:18 慢行厚积 阅读(373) 评论(0) 推荐(0) 编辑
推荐 - 1 - Wide & Deep Learning for Recommender Systems - 1 - 论文学习
摘要：Wide & Deep Learning for Recommender Systems ABSTRACT 具有非线性特征变换的广义线性模型被广泛应用于具有稀疏输入的大规模回归和分类问题。通过一系列cross-product特征变换的特征交互的记忆(memorization)是有效且可解释的，而泛化 阅读全文
posted @ 2021-09-10 14:17 慢行厚积 阅读(253) 评论(0) 推荐(0) 编辑
推荐 - 2 - DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction - 1 - 论文学习
摘要：DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction Abstract 了解用户行为背后复杂的特征交互对于提高推荐系统的点击率（CTR）至关重要。尽管有了很大的进步，现有的方法似乎对低阶或高阶交互有强烈的bia 阅读全文
posted @ 2021-09-10 14:17 慢行厚积 阅读(413) 评论(0) 推荐(0) 编辑