路网中多样top-k路径推荐 (Diversified Top- Route Planning in Road Network) 1. 背景及问题 路线规划无处不在,对我们的日常生活有着深刻的影响。多样化的top-k最短路径(D SP)计算是路网中重要的路线规划任务。给定一个OD对,相似度阈值,以及路径数量,它的目的是找到一个路径集,使得其中任何一对路径的相似度...
Top-K Off-policy Correction: 解决一次推荐多个items的问题,上面的a是single item,用A表示一个item set,policy表示为\prod_{\Theta}{(A|s)} ,目标函数:\max\Theta{E_{\tau~\Pi}\sum_{t}{r(s_t,A_t)}}. \tau=(s_0,A_0,s_1,A_1\ldots) .在这样的trajectory下,action space指数级增长,为...
其中谷歌于2018年发表的论文《Top-K Off-Policy Correction for a REINFORCE Recommender System》在推荐领域引起了不小的反响。谷歌出品,必属精品。google发表的论文不管是在工业界还是学术界引起的反响不可小觑。由于笔者对强化学习和推荐相结合的领域一直有莫大的兴趣。在反复研读了这篇论文后,苦于论文的代码没有开...
1.3论文章节组织结构第一章,即本章,介绍了P2P网络的发展现状和问题;第二章回顾了P2P的发展历程,阐述了P2P的概念,分析了P2P系统的特点,对P2P网络的拓扑结构作了初步的介绍,指出了P2P网络的前景应用;第三章介绍了top-k查询的概念以及现存的比较经典的top-k算法;第四章针对目前算法出现的问题引入了新的top-k查询...
前面的基本上就是整个论文算法的部分。为了验证前面的方法是否有效,作者在五个不同的数据集上进行测试评估,同时也采用了Recall@k和ndcg@k作为批判标准。 Top-k与非常经典或有效的模型进行了比较,它们可以分成三个类别,一类是比较经典的协同过滤方法,第二种是比较有用的深度学习方法,第三种是大家比较常用的基于距离...
技术标签: 知识图谱论文导读北京大学 周雨奇 编者按 原文《Top-k Graph Pattern Matching over Large Graphs》由Jiefeng Cheng,Xianggang Zeng, Jeffrey Xu Yu 发表于ICDE 2013。 本文主要关注如何有效地找到图匹配的前k个评分最高的结果(top-k answers for a gra... 查看原文 pytorch数据统计 argmax():返回...
论文名: “classification, ranking, and top-k stability of recommendation algorithms”. 本文讲述比較推荐系统在三种情况下, 推荐稳定性情况. 与常规准确率比較的方式不同, 本文从还有一个角度, 即推荐算法稳定性方面进行比較. 具体 參与比較的推荐算法 ...
论文名: “classification, ranking, and top-k stability of recommendation algorithms”. 本文讲述比較推荐系统在三种情况下, 推荐稳定性情况. 与常规准确率比較的方式不同, 本文从还有一个角度, 即推荐算法稳定性方面进行比較. 具体 參与比較的推荐算法 ...
论文:Differentiable Patch Selection for Image Recognition 1.研究动机 (1)神经网络需要大量内存和计算来处理高分辨率图像,即使只有一小部分图像实际上对当前任务有用。 我们提出了一种基于可微分 Top-K 运算符的方法来选择输入中最相关的部分,以高效处理高分辨率图像。 (2)确定图像的哪些部分要保留、哪些部分要丢弃...
论文:Learning with Average Top-k Loss ▌1. 引言: 很多机器学习任务目标于学习一个映射函数 以根据输入的数据或特征 来预测目标输出 。比如根据人的身高年龄来预测人的体重。我们需学习f以尽可能准确的根据x预测y,给定一组训练数据 记f在样本(x, y)上损失为 ...