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...
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...
智能推荐IDEA中项目的两种打包方式 目录1、直接利用maven自带的打包工具打包 2、利用IDEA的手段打包 1、直接利用maven自带的打包工具打包 最右侧maven按钮-->项目名-->lifestyle--> package 然后就成功在左侧项目中的target中找到了,图示如下: 2、利用IDEA的手段打包 file --> project structure --> ......
构建一个公平的推荐算法“合唱团”,这也是框架名称 ReChorus 的由来 图片出处:pixabay 作者简介:王晨阳,清华大学计算机系人智所信息检索课题组二年级博士生,研究方向为推荐系统中用户的动态需求,主要包括序列推荐、引入知识及时间动态性的意图理解等,在WWW、SIGIR等会议发表多篇论文。 推荐系统中基于深度学习的方法近几...
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...
实验分析表明，BiGeaR在Top-K推荐能力上有显著优势，资源消耗分析显示与竞争模型相比，BiGeaR在训练、在线推理和内存占用方面具有明显优势。结论部分指出，BiGeaR通过多方面二值化技术学习二值化图表示，广泛实验验证了其性能优势和模型组件的有效性，未来研究计划包括为不同学习设置的模型开发二值化技术，...
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...
在本文中,作者提出了一个新的量化框架来学习用于Top-K推荐的二值化图表示(BiGeaR)。作者在二值化表示学习的前、中、后三个阶段引入了多方面的量化强化,这大大保留了对嵌入二值化的信息量。除了节省内存占用之外,它还通过位操作进一步开发了可靠的在线推理加速,为实际部署提供了可选的灵活性。在5个大型实际基准...
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. ...
1.一种基于邻域的top-k推荐方法,其特征在于,包括如下步骤: 步骤一,响应客户端的请求,建立用户-对像关系矩阵; 从服务器中获取包含目标用户在内的一组用户作为用户集合,再获取一组推荐对象作为对象集合; 从服务器中读取上述用户集合中各用户分别针对对象集合中各推荐对象产生的行为数据; 当任一用户对任一推荐对像未...