第39届IEEE数据工程国际会议(ICDE2023)于4月3日到7日在美国加利福尼亚州召开。本届ICDE共接收论文228篇,录用率在25%左右。本文总结了ICDE 2023上有关时空数据的工作。如有疏漏,欢迎大家补充。 本文参考“时空数据学习”的推文做了进一步补充: 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/MQ-T11Q
第39届IEEE数据工程国际会议(ICDE2023)已于4月3日到7日在美国加利福尼亚州召开。本届ICDE共接收论文228篇,录用率在25%左右。本文总结了ICDE 2023上关于推荐系统的相关工作。目前这些工作都可以找到原始链接,因此大家可以阅读原始论文。如有疏漏,欢迎大家补充。 我们整理了18篇推荐系统相关论文,发现了一些比较有意思...
由上图所示,尽管在一个AVG和COM难以聚类的数据集之上,PAR-TDBHT-1和PAR-TDBHT-10都能够做到良好的聚类效果。这充分说明了该算法的优越性。 3.3.3 True Data Set Cluster 为了展示该算法在真实数据集中的聚类的优越性,论文还在真实的股票数据集进行演示,聚类结果如下图所示: 由上图所示,它准确地将股票分为“金...
TLDR:本文提出了一种解耦图神经网络DGNN,对社交推荐进行异构的解耦表征学习。通过引入商品间关系,进一步扩展了协同过滤框架所利用的数据信息。为了对异构关系数据进行解耦表征学习,建立了一种针对不同节点、不同边类别的记忆扩展网络,以针对不同类型的节点和边进行不同的表征空间分解。 论文:arxiv.org/abs/2303.07810 ...
集微网消息，近日，ICDE 2023（IEEE International Conference on Data Engineering）在美国召开，上海交通大学电子信息与电气工程学院计算机系数据驱动软件技术实验室成员凭借“多兴趣序列推荐的增量学习研究”获得本次大会唯一的最佳论文奖。图源：上海交大电院 获奖的论文题目为“面向多兴趣序列推荐的增量学习”，该论文...
本文详细阐述了美团到店餐饮业务中多场景多任务学习的解决方案,基于该方案形成的学术论文《HiNet: Novel Multi-Scenario & Multi-Task Learning with Hierarchical Information Extraction》已经被国际数据工程会议ICDE 2023收录。 1. 背景 随着网络信息和服务的爆炸式增长,推荐系统已经成为为用户提供高质量个性化决策建议和...
近日,ICDE 2023(IEEE International Conference on Data Engineering)在美国召开,上海交通大学电子信息与电气工程学院计算机系数据驱动软件技术实验室成员凭借“多兴趣序列推荐的增量学习研究”获得本次大会唯一的最佳论文奖。 图源:上海交大电院 获奖的论文题目为“面向多兴趣序列推荐的增量学习”,该论文提出一套面向多兴趣...
热烈祝贺我校计算机学院数据库研究团队撰写的论文“Finding Top-k Optimal Routes with Collective Spatial Keywords on Road Networks”被国际数据库顶级会议ICDE 2023长文录用。论文第一作者为团队核心成员李佳佳副教授,第二作者为学校计算机学...
2023年4月3日至7日,数据库领域顶级会议ICDE 2023 在美国加利福尼亚州阿纳海姆举办。北京大学计算机学院多名教师和同学参加了此次会议,并向国际同行报告了最新研究成果,同时展开了深入的学术交流。 本届ICDE共接收论文228篇,录用率在25%左右。北京大学共发表了13篇论...
该论文由团队核心成员李佳佳副教授领衔，第二作者为我校计算机学院2019级硕士研究生熊星。ICDE 2023，即第39届IEEE国际数据工程大会，将于2023年4月3日至7日在美国加利福尼亚州盛大召开。作为数据库领域的权威国际顶级学术会议，ICDE不仅被CCF推荐为A类国际会议，还与SIGMOD、VLDB齐名，共同被誉为数据库领域的国际...