04 2024 档案
摘要：今日概要： 第三方模块 -- word 面向对象 1 Word格式-第三方模块 自定义模块 内置模块 第三方模块 requests bs4 openpyxl python-docx 1.1 快速上手 pip install python-docx docx文件，本质上是压缩包 docx文件本质上是由
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摘要：今日概要 模块 自定义模块 内置模块 第三方模块 [!Caution] 这个地方讲的会比较多，而且有的东西网上搜不到！！！ 自动化办公相关模块 -- Excel和Word 面向对象 1. 面向对象中的概念 对象，什么是对象？ 比如说我桌子上好多东西，有铅笔、钢笔、圆珠笔，玻璃杯、保温杯、塑料杯，电脑
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摘要：概要： 模块 自定义模块（已经讲了） 内置模块 shutil re 正则表达式 第三方模块 requests 模块 bs4 模块 面向对象: 面向对象(Object-Oriented Programming)，简称OOP,是一种编程范式，它使用“对象”来设计软件，这些对象包含了数据（属性）和可以操作
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摘要：什么是模块和包？ 模块：python中的.py文件，将一些功能按照某一种维度进行划分； 自定义、内置。、第三方. 包：文件夹 里面好多个.py文件。 在讨论的时候，一般统称为：模块。 学习： 自定义模块和包 + 使用 内置模块 + 使用 第三方模块 + 使用 1 自定义模块和包 1.1 快速上手 -
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摘要：函数进阶 今日概要: 函数名就是一个变量(扩展) 匿名函数(lambda表达式) 重点内置函数——python内置函数 推导式(一行代码生成数据) 1. 函数名就是变量 def func(): pass v1 = func v1() func() def register(): ... def lo
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摘要：前言 今天读的论文为一篇于2023年发表在国际开放信息技术杂志(International Journal of Open Information Technologies)的论文，文章是关于构建基于会话的推荐系统（Session-based Recommender Systems, SBRS）的方
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摘要：引言 推荐算法是计算机专业中的一种算法，通过一些计算，能够推测用户喜欢的东西，在互联网环境中应用比较广泛。Top-N算法在生活中非常常见，比如学术论文推荐论文、音乐软件推荐歌曲等。 今天看到一篇名叫"A Revisiting Study of Appropriate Offline Evaluati
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摘要：前言 继续上篇博客，继续读论文。 想看上篇论文的同学可以点击这里 相关工作 In this section we briefly present some of the research literature related to collaborative filtering, recommend
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摘要：前言 今天要读的论文为一篇于2009年10月15日发表在《计算机研究与发展》的一篇会议论文，论文针对只根据相似性无法找到准确可靠的最近邻这个问题，提出了结合项目近部等级与相似性求取最近邻的新方法；此外针对系统中新加入的项目，因为其上评分信息的匾乏，求得的最近邻往往是不准确的，为此，提出了聚合最近邻和
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摘要：前言 今天读的这篇文章是于2023年发表在"SN Computer Science"上的一篇论文，这篇文章主要对序列推荐系统进行了全面的调查和分类，特别是在电子商务领域的应用。文章首先定义了用户和产品集合，以及用户与产品的交互序列。然后，它解释了序列推荐系统的目标，即生成一个个性化的Top-K排名的
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摘要：前言 今天读的论文为一篇于2022年7月发表在第45届国际计算机学会信息检索会议（SIGIR '22）的论文，文章主要为推荐系统领域提供了一个新的视角，特别是在处理用户多行为序列数据方面，提出了一种有效的Transformer模型框架。 要引用这篇论文，请使用以下格式： [1]Yuan, Enmin
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摘要：前言 今天读的论文为一篇于2021年5月发表在《ACM计算机调查》(ACM Computing Surveys)的论文，文章提供了对话式推荐系统（CRS）的全面综述，探讨了CRS的定义、概念架构、交互方式、知识元素、计算任务以及评估方法。文章还讨论了CRS在不同应用环境中的实现，如智能家居助手和聊天
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摘要：前言 今天读的论文为一篇于2023年3月15日发表于《中文信息学报》的期刊论文，文章属于综述；文章对基于会话的推荐模型进行了详细的分析、分类和对比，阐明了这些方法各自解决的问题与存在的不足。 摘要 近年来，基于会话的推荐方法受到学术界的广泛关注。随着深度学习技术的不断发展，不同的模型结构被应用于基于
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摘要：前言 今日要读的文章为一篇2022年4月2日发表于《计算机科学》的期刊文章；文章发现了传统的单领域推荐算法的问题：传统的单领域推荐算法受限于用户和项目的稀疏关系，存在用户／项目冷启动的问题，并且，其仅以用户对项目评分进行建模，忽略了评论文本中所蕴含的信息。 基于此，文章提出了一种基于评论文本的跨领域
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摘要：前言 今天读的论文为一篇于2021年1月发表在ACM Transactions on Information Systems的论文，本文是一篇关于深度推荐系统自动化机器学习（AutoML）的综述，由Ruiqi Zheng、Liang Qu、Bin Cui、Yuhui Shi和Hongzhi Yin共
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摘要：前言 今天读的论文为一篇于2022年1月3日发表的论文，这篇文章是关于推荐系统的综述，主要研究了推荐系统在不同服务领域的应用趋势，包括推荐模型、技术和应用领域。通过分析2010年至2021年间发表的顶级文章和顶级会议论文，系统化了推荐系统模型和技术的研究，并分析了按年份的研究趋势。文章还对推荐系统在
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摘要：前言 今天读的一篇论文名为《基于会话的推荐系统研究》(A survey on session-based recommender systems)，文章于2021年发表于ACM Computing Surveys (CSUR)；要引用这篇论文，请使用以下格式： [1]Wang, Shou**, et
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摘要：前言 今天要读的论文是一篇名为《基于注意力机制的浅层图像隐写分析模型》，文章提出了一种基于注意力机制的浅层图像隐写分析模型，通过使用一个浅层神经网络控制模型参数量和训练时间，引入注意力模块，加速模型收敛，提升模型检测的准确率。 要引用本文：请使用如下格式： 段明月,李爽,钟小宇等.基于注意力机制的浅
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摘要：前言 今天读的一篇论文题目为《协同过滤技术综述》(A Survey of Collaborative Filtering Techniques)，文章发表于《人工智能研究进展》(Advances in Artificial Intelligence)。 要引用这篇论文，请使用下述格式： Xiaoyu
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摘要：前言 今天阅读的论文为一篇名为《基于协同过滤的个性化电影推荐系统》的论文，文章混合了基于用户和基于物品的协同过滤推荐算法，提高了推荐算法的效果。 摘要 基于用户的协同过滤与基于物品的协同过滤的混合推荐算法。单一的推荐算法存在着劣势，比如说，基于用户的协同过滤存在用户冷启动、数据稀疏等问题，基于物品的
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摘要：前言 今天读的论文为一篇名为《基于Python的协同过滤算法的研究与应用实现》的论文，文章是在2019年9月发表于《电脑知识与技术》的一篇期刊论文。 摘要 随着科学技术的快速发展和知识产权的日益重要，大多数用户会选择在播放平台上看电影。例如腾讯视频、爱奇艺等，用户迫切需要一个合理的电影推荐系统。本文
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摘要：前言 今天读的一篇文章是于2023年6月25日在《数据分析与知识发现》发表的一篇期刊论文，文章聚焦图神经网络技术，对会话推荐方法进行述评，为后续研究提供借鉴。以“Sessionbased Recommendation”、“Graph Neural Network”、“会话推荐”、“图神经网络”为检索
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摘要：前言 今天读的论文为一篇于2022年7月7日发表在第45届国际ACM信息检索研究与发展会议论文集(Proceedings of the 45th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information
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摘要：前言 今天读的论文是一篇于2021年发表于"ACM Computing Surveys (CSUR)"的论文，文章写到，推荐系统在信息过载时代和数字化经济中非常重要。基于会话的推荐系统（SBRSs）是新的推荐系统范式，不同于其他模型化长期静态用户偏好的推荐系统，SBRSs专注于捕捉短期动态用户偏好。
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摘要：前言 今天读的论文为一篇于2023年10月3日发表在《算法》(Algorithms)的论文，这篇文章综述了基于序列模式的电子商务推荐系统，强调了通过整合用户购买和点击行为的序列模式来提高推荐准确性、减少数据稀疏性、增加推荐新颖性，并改善推荐系统的可扩展性。文章详细分析了现有推荐系统的方法、性能和潜在
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摘要：前言 今天读的论文为一篇名叫《基于注意力机制的对抗性协同过滤推荐算法》，文中主要介绍了一种基于相关注意力的协同过滤推荐算法，该算法结合深度学习中的注意力机制为不同物品分配不同的权值来捕获与目标物品最相关的物品,探索不同物品的权重对模型预测的影响并以此提升推荐的准确度，此外，为了解决推荐算法鲁棒性低的
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摘要：前言 今天读的文章为一篇名叫《基于自监督学习的序列推荐算法》的期刊论文，文章于2023年8月15日发表在自然科学报上，这篇论文的引用为： [1]闫猛猛,汪海涛,贺建峰等.基于自监督学习的序列推荐算法[J].重庆邮电大学学报(自然科学版),2023,35(04):722-731. 摘要 原文如下： 针
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摘要：前言 今天读的论文为一篇于2019年发表的论文，是关于顺序推荐系统（Sequential Recommender Systems，SRSs）的研究，作者对SRSs的挑战、进展和前景进行了系统综述。 要引用这篇论文，请使用以下格式： Wang, Shou, et al. "Sequential rec
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摘要：前言 今天要读的论文名为《基于用户长短期偏好的序列推荐模型》，是一篇于2022年12月29日发表在《计算机科学》上的一篇期刊论文。 文章发现了传统的序列推荐模型忽略了不同用户的个性化行为,导致模型不能充分捕获用户动态偏好而产生的兴趣漂移等问题,提出了一种基于用户长短期偏好的序列推荐模型(Sequen
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摘要：前言 《一种改进的协同过滤的商品推荐方法》 本文针对大量的商品信息无法被充分应用在帮助客户选择商品上的问题，提出了改进的协同过滤算法（new Pearson collaborative filtering,NP-CF）为用户进行个性化的电子商品推荐。 摘要 传统的电子商务平台无法实现对用户进行个性化
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摘要：前言 看论文的第三天，坚持下去。 慢慢来，比较快。 —— 唐迟 本文基于2023年6月28日发表在MATHEMATICS上的一篇名为“基于标签值分布的强化学习推荐算法”(Reinforcement Learning Recommendation Algorithm Based on Label Va
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摘要：前言 今天读的这篇论文是一篇于2020年6月份发表在计算机工程与科学(Computer Engineering & Science)上的一篇论文。 论文采用评分矩阵的多种维度进行相似度比较以修正不合理评分，再用修正后的评分进行协同过滤推荐。 利用MovieLens和BookCrossing数据库进行
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摘要：引言 看过的每一篇文章，都是对自己的提高。不积跬步无以至千里，不积小流无以成江海，积少成多，做更好的自己。 本文基于2023年4月6日发表于SCIPEERJ COMPUTER SCIENCE（PEERJ计算机科学）上的一篇名为《基于正则化的图自编码器在推荐算法中的应用》（Application of
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摘要：前言 本篇文章是2020年8月发表于《计算机工程》的一篇期刊论文，文章名称《基于注意力机制与改进TF-IDF的推荐算法》。 文章针对传统推荐系统主要依赖用户对物品的评分数据而无法学习到用户和项目的深层次特征的问题，提出基于注意力机制与改进TF-IDF的推荐算法(AMITI)。将双层注意力机制引入并行
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摘要：写在前面 本文是一篇于2023年3月21日发表在2023 International Conference on Big Data, Environmental Industry and Materials Science（ICBDEIMS 2023)的一篇会议论文。 论文主要聚焦于解决单签人体姿态
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摘要：前言 今天读的论文为一篇于2022年发表在"人工智能评论"(Artificial Intelligence Review)的论文，文章主要强调了NRS面临的主要挑战，并从现有技术中确定了可能的解决方案。 引用这篇论文： [1]Raza, Shaina, and Chen Ding. "News re
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摘要：前言 今天读的论文为一篇于2018年发表在(ACM computing surveys (CSUR))的论文，这篇文章主要讲述了序列感知推荐系统（Sequence-Aware Recommender Systems）的研究和应用。文章首先介绍了推荐系统在实际中的应用背景，然后指出了传统推荐系统在处理
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摘要：引言 随着互联网、大数据等新技术的迅速发展，人们的生活变得更加便捷，但同时也导致网络数据爆炸式增长。为了快速帮助用户找到感兴趣的内容，越来越多的研究者致力于推荐算法的研究，以提高推荐质量，向用户推荐更符合其喜好的内容。然而，目前的推荐算法仍存在数据稀疏性、隐私保护和冷启动等问题，文章针对其中一些问题
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摘要：引言 今天读的文章为一篇名为《基于内容的电影推荐算法研究》的文章，文章提出了一种基于内容的电影推荐算法，通过分析电影特征和用户兴趣，实现更精准的电影推荐。 文章中使用到了TF-IDF向量化方法，将电影类型和导演信息转化为特征向量，然后使用余弦相似度来衡量电影之间的相关性，接下来根据用户的偏好和需求，
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摘要：前言 ！！！注意：本系列所写的文章全部是学习笔记，来自于观看视频的笔记记录，防止丢失。观看的视频笔记来自于：哔哩哔哩武沛齐老师的视频：2022 Python的web开发（完整版） 入门全套教程，零基础入门到项目实战 1. 初识函数 函数就是一大堆代码的集合，这一堆的代码再起个名字。 # 定义函数 d
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摘要：前言 本文题目为《推荐系统研究综述》，文章发表在河北科技大学学报(Journal of Hebei University of Science and Technology)，文章发表时间是：2020年年2月。 摘要 摘要原文 随着互联网技术的快速发展，如何对海量网络信息进行挖掘分析，已成为热点和难
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摘要：前言 ！！！注意：本系列所写的文章全部是学习笔记，来自于观看视频的笔记记录，防止丢失。观看的视频笔记来自于：哔哩哔哩武沛齐老师的视频：2022 Python的web开发（完整版） 入门全套教程，零基础入门到项目实战 数据结构 数据类型 字符串 列表 元组 集合 字典 整型 布尔 None 浮点型 字
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摘要：前言 ！！！注意：本系列所写的文章全部是学习笔记，来自于观看视频的笔记记录，防止丢失。观看的视频笔记来自于：哔哩哔哩武沛齐老师的视频：2022 Python的web开发（完整版） 入门全套教程，零基础入门到项目实战 数据结构 1. 字符串类型 str 1.1 定义 上个文件找 1.2 独有功能 大写
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摘要：前言 ！！！注意：本系列所写的文章全部是学习笔记，来自于观看视频的笔记记录，防止丢失。观看的视频笔记来自于：哔哩哔哩武沛齐老师的视频：2022 Python的web开发（完整版） 入门全套教程，零基础入门到项目实战 1. 条件语句补充 1.1 基本语句 if 条件: ... else: ... 1.
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摘要：引言 路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。每天一篇论文，做更好的自己。 本文读的这篇论文为发表于2023年5月28日的一篇名为《基于融合语义信息改进的内容推荐算法》（基于融合语义信息改进的内容推荐算法）的文章，文章主要介绍了基于内容的推荐技术在电子商务和教育领域的广泛应用，以及传统基于内容推荐技术在语义
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摘要：引言 在PyCharm中，只要我们在一个函数下面输入一个三引号"""并回车，PyCharm会自动帮我们补全文档字符串，如下图所示： 然而，有些小伙伴的pycharm却无法实现这种功能，接下来我会讲一下，如何在PyCharm中设置，让PyCharm自动生成我们想要的文档字符串。 PyCharm文档字符
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摘要：笔记 记录一下学习工作中遇到的一些知识，以防遗忘，不清楚的可以回来再看。 一些专有名词 embedding: 隐向量 非常重要 无处不在 召回: 粗略计算要返回结果，例如从100W商品中取比较可能的100个 负采样 负采样（Negative Sampling）是一种用于训练词嵌入模型的技术。在自然语
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摘要：前言 ！！！注意：本系列所写的文章全部是学习笔记，来自于观看视频的笔记记录，防止丢失。观看的视频笔记来自于：哔哩哔哩武沛齐老师的视频：2022 Python的web开发（完整版） 入门全套教程，零基础入门到项目实战 1. 文档工具 typora 2. 环境搭建 安装Python解释器 学习Pytho
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摘要：前言 协同过滤推荐系统，包括基于用户的、基于项目的息肉通过率等，今天我们读一篇基于项目的协同过滤算法的论文。 今天读的论文为一篇名叫《基于项目的协同过滤推荐算法》(Item-Based Collaborative Filtering RecommendationAlgorithms)。 摘要 Rec
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摘要：什么是注意力机制 注意力机制（Attention Mechanism）是一种在深度学习模型中模拟人类注意力的技术。它的主要思想是，当我们处理一个任务时，我们不会平等地对待所有的信息，而是会将注意力集中在某些关键的部分。例如，当我们阅读一段文本时，我们会更关注与当前任务相关的词汇和句子，而忽略其他不相
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摘要：前言 今天在用git push项目的时候，出现了一个报错，记录一下解决方案，以后报同样的错误可以回来看。 错误信息 下面是git push的详细报错信息： 20866@DESKTOP-7R0VL04 MINGW64 /d/AllProjects/JupyterProjects (main) $ gi
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摘要：引言 昨日在读论文的过程中讲到，要实现一种基于内容的推荐算法，那么今天他来了。 今天的算法实现基于Python的pandas数据处理第三方包和机器学习第三方包sklearn，关于sklearn的详细信息可以点击这里查看，关于pandas的详细信息可以点击这里查看 代码实现 import pandas
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摘要：注意力机制 有一个字典(Python中称为字典，也叫键值对)。我们记为(key, value)。 比方说我们有下列腰围体重数据，我们又有一个样本，他的腰围是57，那么我们预测他的体重值是多少呢？或者说我们怎么预测他的体重值呢？ 由于57到56和58的距离一样，那么我们可以预测他的体重值为它们对应体重
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摘要：前言 今天继续读论文，今天读的文章是一篇1997年发表于Communications of the ACM上的论文,名叫推荐系统(Recommender systems), 全文及翻译 IT IS OFTEN NECESSARY TO MAKE CHOICES WITHOUT SUFFICIENTp
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