Advertisement

News Recommendation with Embeddings for Millions of Users

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文提出了一种利用嵌入技术为千万级用户群体提供个性化新闻推荐的方法，有效提升了推荐系统的准确性和效率。 Embedding-based News Recommendation for Millions of Users is a classic paper in the field of KDD that explores the use of embedding techniques to recommend news articles to large numbers of users.

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • News Recommendation with Embeddings for Millions of Users
    优质
    本文提出了一种利用嵌入技术为千万级用户群体提供个性化新闻推荐的方法，有效提升了推荐系统的准确性和效率。 Embedding-based News Recommendation for Millions of Users is a classic paper in the field of KDD that explores the use of embedding techniques to recommend news articles to large numbers of users.
     
  • Project Management with Django and Neo4j: A Recommendation Engine for Project Data
    优质
    本项目结合Django与Neo4j技术，构建了一个针对项目数据的推荐引擎。它利用图数据库的优势，为项目管理提供个性化建议和智能分析功能。 高级设计项目：使用Django进行项目管理数据的Web应用程序开发。此应用构建了一个推荐引擎，并结合了查询功能与灵活性。 在本地运行该程序（注意：当前说明假设您正在Windows操作系统上操作）： 1. **设置本地环境**： - 首先，确保已将Python 3.9安装到您的设备中。 - 您可以通过命令行输入`python --version`来检查是否正确安装了Python。如果成功添加至路径，则会显示安装的版本信息。 - Python默认包含pip（一个标准软件包管理器）。您可以在命令提示符下运行 `py -m pip install -U pip` 来确保已安装并更新到最新状态。 2. **环境设置**： - 一旦确认Python和pip都已正确安装，就可以从源代码库克隆项目，并开始配置开发环境。推荐使用虚拟环境来隔离依赖关系。
     
  • Automatic Personality Prediction: [AAAI 2020] Modeling Personality with Focused Networks and Contextual
    优质
    本文提出了一种基于聚焦网络和上下文嵌入建模个性的方法，用于自动人格预测，并在AAAI 2020会议上发表。通过深度学习技术改进了对个体性格特质的理解与预测。 本项目旨在介绍用于AAAI 2020学生摘要接受论文的注意力网络及上下文嵌入（如BERT和roBERTa）的应用，并探讨其在“FriendsPersona”与“Essays”两个数据集上的性能表现。“FriendsPersona”是我们的首个对话型数据集，采用新颖且可扩展的算法实现自动人格识别。我们在此数据集中建立了坚实基准，在此之上取得了最新成果；同时也在标准的基于文本的人格识别基准——“散文”（Essays）数据集上实现了当前最佳结果。 基于文本的自动化人格评估是计算心理语言学中的一个重要研究领域，致力于通过分析个体的文字表达来推断其性格特质。通常采用大五人格理论框架进行测量，该理论涵盖五个维度：宜人性（AGR）、责任心（CON）、外向性（EXT）、开放性（OPN）和神经质（NEU）。在“散文”数据集上的最新成果进一步证明了我们方法的有效性和准确性。
     
  • Spatial-Temporal Attention Network for POI Recommendation: WWW21...
    优质
    本文提出了一种基于时空注意力机制的POI推荐模型，通过捕捉用户在不同时间和地点的行为模式，提升个性化推荐效果。发表于WWW 2021会议。 STAN：下一个位置建议的时空注意网络更新！该论文已被2021年的Web会议接受。会议上将有8分钟的口头演讲，提供更多细节和数据。 作者回复：感谢您对我们的工作感兴趣！对于上传错误文件一事深表歉意，请使用新的.py文件替换旧版本。 关于STAN运行速度低的问题（由于位置矩阵的记忆需求以及需要学习很长的序列），建议尝试按比例调整用户测试性能。如果增加更多用户，相应地增大embed_dim参数值。在屏幕上应能看到类似以下输出： 100%|██████████|| 100/100 [14:32 <00:00, 8.72s/it] 纪元：27，时间：23587.941201210022，valid_acc：[0.18 0.49 0.56 0.67]
     
  • Elements of Information Theory with Solutions
    优质
    《Elements of Information Theory with Solutions》是一本深入介绍信息理论基础概念及其应用的经典教材，书中包含大量习题解答。 经典的信息论课程书籍由斯坦福大学的Thomas M. Cover和Joy A. Thomas合著。书中包含正文及对应的答案解析。该书为第二版，也是最新版本。
     
  • VSTO for Ordinary Users (VSTO开发指南)
    优质
    《VSTO开发指南》是一本面向普通用户的VSTO编程教程，帮助读者轻松掌握在Office应用程序中使用VSTO进行高效开发的方法与技巧。 这本书既是一款学习工具又是一本参考书，其中包含丰富的表格，列出了对象模型中的各种对象及其属性、方法和事件。我推荐给所有考虑使用 .NET 框架进行 Office 开发的人阅读，特别是那些对 VSTO 编程感兴趣的人士。
     
  • Scene Recognition with Bag of Words - Master.zip
    优质
    本项目《Scene Recognition with Bag of Words》为硕士阶段作品，实现了基于Bag of Words模型的场景识别系统，包含图像特征提取、词袋建模及分类算法。 本次实验采用词袋模型进行图像分类技术的研究，通过提取局部区域的分布来识别图像内容。在使用词袋模型算法的过程中，需要通过监督或非监督学习方法获取视觉词汇表。基于词袋模型的图像分类通常包括四个步骤：首先从图像中提取局部特征向量（实验采用HOG）；其次利用K-means聚类算法选取具有代表性的特征向量作为单词构建视觉字典；然后统计每个图像中的单词分布，判断局部区域与某个单词的相似度是否超过阈值来表示图像；最后设计并训练分类器，使用线性SVM和KNN方法根据图像中单词的分布来进行分类。
     
  • Fundamentals of Wireless Communication (With Table of Contents and Index) - English Edition
    优质
    本书为《无线通信基础》英文版，包含目录和索引。内容涵盖无线通信的基本原理和技术，适合初学者及专业人士阅读参考。 《Fundamentals of Wireless Communication》是一本英文版的经典教材，对于研究MIMO（多输入多输出）技术的学者来说是必读之作。
     
  • Fundamentals of Wireless Communication (With Table of Contents and Index) - English Edition
    优质
    本书为《无线通信基础》英文版，详细涵盖了无线通信的基本原理和技术。包含目录和索引，便于读者查阅学习。适合初学者及专业人员参考使用。 《Fundamentals of Wireless Communication》是英文版的经典教材，对于研究MIMO领域的人来说必读。
     
  • Deep Learning Embeddings
    优质
    深度学习嵌入（Deep Learning Embeddings）是指利用深层神经网络将高维数据映射到低维连续向量空间的技术，以便捕捉复杂特征和关系。 这本书涵盖了实现嵌入式深度学习的算法和技术方法，并详细描述了从应用层面、算法层面、计算机架构层面到电路层面上协同设计的方法，这些策略有助于降低深度学习算法的计算成本。书中通过四个硅原型展示了这些技术的实际效果。 本书提供了针对受电池限制的手持设备上高效神经网络的一系列有效解决方案；讨论了在所有层级的设计层次结构中优化神经网络以实现嵌入式部署——包括应用、算法、硬件架构和电路，并辅以真实的硅芯片原型进行说明。书中还详细阐述如何设计高效的卷积神经网络处理器，通过利用并行性和数据重用、稀疏操作以及低精度计算来提高效率；并通过四个实际的硅芯片原型支持所介绍的设计理论及概念。这些物理实现的具体实施和性能表现被详尽讨论以展示和强调提出的跨层设计理念。