论文提出了一种兼顾完整性和效率的多样路径规划算法,并且在真实的城市路网中进行了效果评估。能够有效指导在实践中的应用。 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...
前言 在Top-K推荐,或者说召回中,似乎并没有统一的标准,例如K的选择、评价指标(HR、NDCG、MRR、MAP等)的选择,甚至是将其看作一个什么样的问题都有两种思考的角度,这对我的理解造成了不小的困扰(因为并没有接触过工业上真正的流程)。本文是我对上述问题的自己的讨论与理解,肯定有很多有错的地方,请多多指教。
在Top-K推荐,或者说召回中,似乎并没有统一的标准,例如K的选择、评价指标(HR、NDCG、MRR、MAP等)的选择,甚至是将其看作一个什么样的问题都有两种思考的角度,这对我的理解造成了不小的困扰(因为并没有接触过工业上真正的流程)。本文是我对上述问题的自己的讨论与理解,肯定有很多有错的地方,请多多指教。 本文...
在Top-K推荐中，理解问题的方式有两种截然不同的角度，这可能导致理解和实践上的混淆。一种是将其视为二分类问题，如NCF、SASRec和attRec模型，它们预测用户对每个候选物品的交互概率；另一种是N分类，如STAMP和MIND模型，它们计算每个物品被用户选择的概率分布。以下是这两种方式的简要概述：二分类视角下...
我们将Wasserstein距离用于偏好打分,因为它服从三角形不等性并且可以测量概率分布之间的距离。通过使用五个真实的数据集和同类的方法比较,在Top-K推荐的召回率方面,我们提出的模型比现有的最佳模型好4-22%。 马辰,加拿大麦吉尔大学(McGill University)计算机系五年级博士生,导师为Xue Liu教授,研究方向为数据挖掘与推荐...
參与比較的推荐算法 包含: baseline 传统基于用户 传统基于物品 oneSlope svd 比較方式 比較的过程分为两个阶段: 阶段一, 将原始数据分为两个部分, 一部分为已知打分, 还有一部分为未知打分, 用于预測. 阶段二, 在用于预測打分那部分数据中, 取出一部分数据, 增加到已知打分部分, 剩余部分仍然为预測部分. ...
9月14日消息,清华大学计算机系人智所信息检索课题组王晨阳等研究人员基于最近发表在SIGIR’20工作的代码,整理出了一个轻量级的Top-K推荐框架ReChorus,旨在分离模型间共同的实验设定和不同的模型设计,使得各个模型能够在一个公平的benchmark上进行对比。据介绍,ReChorus
基于内存的推荐算法和slopeone算法表现出强烈的不稳定性和对数据敏感性. svd和baseline算法相对稳定. 评价数量冲击 改变第二阶段中新增加数据的数量, 比較两次实验的差异. 结果如图所是: 横坐标为比例, 即已知打分数据的倍数, 从10%到500%. 从图中能够看出, 在新增加的数据较少时, 各个推荐算法表现出高度的稳定...
除了根据热度进行推荐,目前主要的推荐算法有如下几种👇 a.协同过滤 协同过滤(Collaborative Filtering, CF)是最常用和经典的推荐算法,基本原理就是根据用户的历史偏好,发现用户、物品或者内容间的相关性,进行推荐。协同过滤可细分为基于用户、基于物品的推荐算法。
今天介绍的这篇文章,来自于阿里巴巴搜索推荐事业部被KDD 2019录取的Research Oral,解决的是在推荐领域里,带约束的Top-K的问题。我们知道,传统的推荐模型都是基于Top-K做推荐的,基于CTR这类指标的评估分数,将排序的前K个结果推荐给用户。但是往往推荐场景又是存在一定业务约束的,比如一组商品里需要具备足够的多样性,...