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查询Tags标签: recommendation,共有 7条记录
  • 论文《Memory Augmented Graph Neural Networks for Sequential Recommendation》阅读

    论文《Memory Augmented Graph Neural Networks for Sequential Recommendation》阅读 论文概况IntroductionMethodA.Short-term Interest ModelingB.Long-term Interest ModelingC.Interest FusionD.Prediction 总结论文概况 本文是2020年AAAI上的一篇论文,该篇文章聚焦…

    2022/1/5 23:33:42 人评论 次浏览
  • 论文《Memory Augmented Graph Neural Networks for Sequential Recommendation》阅读

    论文《Memory Augmented Graph Neural Networks for Sequential Recommendation》阅读 论文概况IntroductionMethodA.Short-term Interest ModelingB.Long-term Interest ModelingC.Interest FusionD.Prediction 总结论文概况 本文是2020年AAAI上的一篇论文,该篇文章聚焦…

    2022/1/5 23:33:42 人评论 次浏览
  • 【论文笔记】 Denoising Implicit Feedback for Recommendation

    Denoising Implicit Feedback for Recommendation Authors: 王文杰,冯福利,何向南,聂礼强,蔡达成 WSDM‘21 新加坡国立大学,中国科学技术大学,山东大学 论文链接:http://staff.ustc.edu.cn/~hexn/papers/WSDM_2021_ADT.pdf,https://arxiv.org/pdf/2006.04153.…

    2021/12/18 23:24:34 人评论 次浏览
  • 【论文笔记】 Denoising Implicit Feedback for Recommendation

    Denoising Implicit Feedback for Recommendation Authors: 王文杰,冯福利,何向南,聂礼强,蔡达成 WSDM‘21 新加坡国立大学,中国科学技术大学,山东大学 论文链接:http://staff.ustc.edu.cn/~hexn/papers/WSDM_2021_ADT.pdf,https://arxiv.org/pdf/2006.04153.…

    2021/12/18 23:24:34 人评论 次浏览
  • 推荐系统算法的种类:一般的推荐(general recommendation)和序列化推荐(sequential recommendation)

    推荐系统大致分为两类:一般的推荐(general recommendation)和序列化推荐(sequential recommendation),简单来讲,就是根据需不需要考虑时间顺序来进行划分,前者将用户偏好视为静态的,学习用户和物品的静态表示,后者认为用户偏好随时间动态变化,根据交互序列来预…

    2021/12/9 11:17:08 人评论 次浏览
  • 推荐系统算法的种类:一般的推荐(general recommendation)和序列化推荐(sequential recommendation)

    推荐系统大致分为两类:一般的推荐(general recommendation)和序列化推荐(sequential recommendation),简单来讲,就是根据需不需要考虑时间顺序来进行划分,前者将用户偏好视为静态的,学习用户和物品的静态表示,后者认为用户偏好随时间动态变化,根据交互序列来预…

    2021/12/9 11:17:08 人评论 次浏览
  • python个性化电影推荐第三版源码+论文

    下载地址:https://download.csdn.net/download/qq_31293575/18340399 项目介绍 基于javaweb mysql的流浪动物管理系统源码+论文 系统说明 设计总说明本文设计了一个个性化电影推荐系统.众所周知,现在电影资源是网络资源的重要组 成部分,随着网络上电影资源的数量越来越…

    2021/5/22 14:25:37 人评论 次浏览
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