子豪君

摘要： 在本文中，我们针对药物推荐模型对罕见病患者推荐精度低的问题，提出了一种新的基于预训练-微调的药物推荐模型框架**RAREMed**，并提出了两个针对性的预训练任务，来提高模型对患者病情，尤其是罕见病患者病情的表示学习能力，帮助药物推荐模型提高对罕见病患者的推荐准确度，从而提升药物推荐模型的公平性。我们在两个常用的公开数据集上的实验结果显示出我们的方法在药物推荐模型的准确度和公平性方面有着显著优势。 阅读全文

摘要： 介绍Linux Shell编程的基本概念、shabang和变量，并附有代码举例。 阅读全文

摘要： 17 KDD RNN+强化学习 阅读全文

摘要： 16 KDD 阅读全文

摘要： 这篇文章在不引入用户反馈信息的情况下，利用物品的外观特征（exposure feature）和内容特征（content feature），用反事实推断的方法，去除物品外观特征对推荐结果的直接影响，解决推荐系统中“标题党”的问题。 阅读全文

摘要： 在学习因果推断相关文章时，对总体因果效应如何分解为直接效应和间接效应产生了一些困惑，查阅相关资料后，将因果效应分解的相关概念汇总形成此文，希望帮助有需要的同学理清概念，加深理解。 阅读全文

摘要： 本文用因果推断的方法研究各个国家、新冠死亡率、年龄分布之间的关系，尤其是分析了感染者年龄作为中介变量对新冠死亡率的间接影响，为政策制定提供支撑，为后续更复杂数据上的研究打下基础。 阅读全文

摘要： Judea Pearl是图灵奖得主，因果推断的奠基人之一。由于阅读的论文中涉及到反事实推断中Total Effect(TE), Natural Direct Effect(NDE), Total Indirect Effect(TIE)等概念，涉及到反事实推断方法的核心，因此前来拜读一下Pearl老爷子二十年前发表的这篇论文。本文谷歌引用1300+。 阅读全文

摘要： 这篇文章通过模拟动态推荐实验，研究了受众人数不平衡、模型偏差、位置偏差、闭环反馈四种因素对推荐系统中流行度偏差的影响，认为受众人数不平衡和模型偏差是造成流行度偏差的主要因素。并提出了两种方法来去除动态场景下的popularity bias。 模拟实验设计比较新颖，但去偏方法稍显粗糙，缺乏真实数据集的实验验证。 阅读全文

摘要： 读论文是科研工作者的重要工作，一个科研工作者一年可能要花上百个小时阅读论文，但很少有人教授怎样阅读论文，学生在学习读论文的时候经常要浪费大量的时间。本文介绍了作者采用的三遍阅读法，这种方法能使读者在读论文细节之前，对文章有整体的把握，能够根据自己的需要来调整读论文所耗费的时间。 阅读全文