目前,如何将大语言模型(LLMs)与传统的基于ID数据的推荐算法相互结合,已经受到了学界以及工业界的广泛关注。但是,仍然存在有许多困难,例如算法的可扩展性,语言模型的输入限制(仅文本模态以及输入长度限制),使其大语言模型无法在实际运用的推荐系统中有效提供帮助。 为了应对这些限制,来自香港大学等机构的研究人员提出了一...
图机器学习年度进展-基于大语言模型强化图推荐系统--任旭滨-香港大学-博士研究生,业内首个亿级宏观图模型推荐算法的落地实践--陈昊--香港理工大学--博士后研, 视频播放量 238、弹幕量 0、点赞数 5、投硬币枚数 0、收藏人数 20、转发人数 1, 视频作者 随机种子42, 作者简介
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• 2024-02-19 11:42 大模型在智慧城市中的集成应用与创新模式体现在多个层面，以下是一些主要的集成应用场景和创新模式：1. **城市治理决策支持**： - 大模型可以整合各类城市大数据（如人口、交通、环境、经济等），通过深度学习和人工智能算法预测城市发展动态、优化资源配置。例如，...查看全部 利用大...
大模型 深度学习 大模型技术在人工智能领域的革新应用与前景展望 深度学习大模型的构建策略与优化研究 大模型驱动下的自然语言处理技术突破 大数据 大模型在图像识别和生成中的实践与挑战 大模型算法对大数据处理能力的提升分析 大模型在语音识别及合成技术中的关键作用 基于大模型的推荐系统算法优化探索 ...
RA-Rec | 本文提出了一种新颖的结合大模型的推荐框架RA-Rec,利用ID表示范式,将预训练的ID嵌入与LLMs互补地结合起来。RA-Rec框架包括三个关键创新点: 混合提示(Hybrid Prompt):结合软提示(ID嵌入提供隐式推荐知识)和硬提示(文本指导LLMs利用世界知识)。表示对齐模块(Representation Alignment Module):设计了一个创新...
作者将图神经网络概括为因子图神经网络(FGNN),以捕获更高阶的依赖关系。 作者证明,FGNN能够表示最大乘积置信度传播(Max-Product Belief Propagation),这是一种基于概率图模型的近似推理算法。因此,当Max-Product表现出色时,它就能表现出色。在合成数据集和真实数据集的可喜结果证明了该模型的有效性。
针对待拼接图像具有大视差时,重叠区域会出现重影和拼接效率较低等问题,提出一种基于改进ORB算法的大视差图拼接模型。首先构建尺度空间,借助FAST算法提取特征点并建立主方向,再对特征采样区域建立MLDB描述符,然后采用向量场一致性算法筛选内点,最后通过APAP模型完成配准拼接。实验表明,与ORB算法相比,改进ORB算法的鲁棒性更...
预训练的 BERT 模型特征提取模块,并构建标准数据集;接着,通过特征相似度匹配构建用户社交网络,并采用 GNN 网络模型预测用户消费行为;之后,利用粒子群优化算法优化社交图中 Edge 连接数量,以提升模型精度;最终,将训练好的广告推荐模型部署到服务器中,实时更新用户行为特征数据,预测用户购买倾向,实现精准广告推荐和策略...
基于链路预测的推荐系统:原理.模型与算法/朱旭振大中专教材教辅/大学教材朱旭振9787563554867北京邮电大学出版社楚风图书专营店 登录查看更多图片 > 基于链路预测的推荐系统:原理.模型与算法/朱旭振大中专教材教... 朱旭振 著,朱旭振 编 京东价 ￥ 促销 展开促销 配送至 --请选择-- 支持 加入购物车 ...