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在AAAI 2021上关于序列推荐（SR）的五篇论文

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简介：
本简介总结了AAAI 2021会议上关于序列推荐(SR)的五篇精选论文，涵盖了新颖算法、模型优化及应用场景等多个方面，为该领域的研究者提供了宝贵的参考。 近期AAAI 2021的所有论文列表已经公布，在这些被接受的论文中，有关序列推荐（Sequential Recommendation, SR）的研究有很多。近年来，诸如时间行为分析、冷启动序列推荐以及线上实时推理机制等一系列前沿方法与应用受到了广泛关注，使得序列推荐成为当前一个热门的话题。

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  • 在AAAI 2021上关于序列推荐（SR）的五篇论文
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    本简介总结了AAAI 2021会议上关于序列推荐(SR)的五篇精选论文，涵盖了新颖算法、模型优化及应用场景等多个方面，为该领域的研究者提供了宝贵的参考。 近期AAAI 2021的所有论文列表已经公布，在这些被接受的论文中，有关序列推荐（Sequential Recommendation, SR）的研究有很多。近年来，诸如时间行为分析、冷启动序列推荐以及线上实时推理机制等一系列前沿方法与应用受到了广泛关注，使得序列推荐成为当前一个热门的话题。
     
  • 在AAAI 2021上关于对抗攻击的六篇相关论文
    优质
    本文综述了在AAAI 2021会议上发表的六篇有关对抗攻击的研究论文，涵盖了从理论分析到实际应用的最新进展。 近年来，关于对抗攻击（Adversarial Attack）的相关研究论文数量显著增加。这些研究涵盖了多个领域，包括传统的对抗攻击方法、基于图数据的新型攻击手段以及在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）中的应用与防御技术等前沿话题。这一主题因其创新性和实用性而备受关注，成为了当前的研究热点之一。
     
  • RecSys-PaperList：截至2021年AAAI、SIGIR、WWW、RecSys和CIKM会议的推荐系统论文列表
    优质
    RecSys-PaperList是一个全面汇总了2021年前在AAAI、SIGIR、WWW、RecSys及CIKM会议上发表的推荐系统相关研究文献的资源库，为学术界与产业界的学者提供了宝贵的参考。 推荐系统论文清单 AAAI-20 1. PEIA：在社交媒体上推荐音乐的人格与情感综合注意力模型 2. 下一步：为兴趣点建议建模长期和短期用户首选项 3. 推荐的Knowledge-Aware注意推理网络 4. 通过引人入胜的路线增强个性化旅行推荐 5. 有效的异构协作过滤而无需负采样 6. 个性化下一位置推荐的注意力循环神经网络 7. 记忆增强图神经网络的顺序推荐 8. 利用标题摘要注意语义进行论文推荐 9. 隐式反馈的多元化互动推荐 10. 以问题为导向的采购倾向性分析 11. 具有关系感知的核心自我注意的顺序推荐 12. 双向市场平台中的增量公平：关于平稳更新建议 13. 异构信息网络中多样式推荐的注意力引导步行模型 14. 表2分析：多维数据通用分析模式的建模和建议
     
  • 在ICLR 2021上的六篇关于对比学习的论文
    优质
    该简介总结了在ICLR 2021会议上发表的六篇关于对比学习的最新研究论文。这些文章深入探讨了对比学习的不同方面，包括但不限于理论分析、方法创新和应用实践等，为这一领域的未来发展提供了宝贵的见解与方向。 本段落发现关于对比学习（Contrastive Learning）的相关接受论文数量非常多。近年来，对比学习方法的研究尤其关注难样本的选取机制，并且在计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）以及数据挖掘（DM）等领域得到了广泛应用。该话题目前非常热门。
     
  • 100篇关于时间序列的论文
    优质
    本合集收录了100篇关于时间序列分析的研究论文，涵盖金融、气象、生物医学等多个领域，深入探讨了时间序列预测、模式识别及数据挖掘等主题。 这段文字涉及多个主题：在特定条件下的一般结果与有控制能量约束条件下的讨论；Matlab在时间序列分析中的应用；磁悬浮列车系统的随机最优控制；非平稳时间序列的自适应线性神经网络在线预测方法；不确定非线性时变系统的观测器设计问题以及混沌时间序列的双线性自适应预测。共有大约一百个相关主题，可以自行查阅详细内容。
     
  • ICLR 2021关于【因果推理】的投稿论文精选（七篇）
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    这段简介可以描述为：“ICLR 2021会议中聚焦于因果推理领域的精选论文集锦。本文汇编了其中七篇最具影响力和创新性的研究文章，涵盖了一系列新颖的方法和技术，推动了对复杂数据间因果关系的理解。” ICLR 采用公开评审机制，使得这些论文可以提前被审阅者看到。本段落发现基于因果推理（Causal Inference）的投稿数量显著增加，相关理论方法在计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）等领域也开始得到应用。这一前沿的方法受到了广泛关注。
     
  • CVPR上一篇关于PatchMatch的论文
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    本文在CVPR会议上发表，深入探讨了PatchMatch算法，在计算机视觉中的应用及其优化方法，为高效相似性搜索和视差估计提供了新的见解。 CVPR的一篇文章介绍了PatchMatch算法，这是一种用于结构化图像编辑的随机对应算法。文章包含代码、论文及PPT，其中PPT内容较为简洁。该研究聚焦于《PatchMatch：一种用于结构化图像编辑的随机对应算法》。
     
  • SCNet: 来自AAAI 2021的论文和代码
    优质
    SCNet是发表于AAAI 2021会议的一篇学术论文及其配套代码，专注于提出一种新颖的网络架构或算法，以解决特定领域的挑战性问题。 网络介绍 我们提供用于再现实验结果的工具。 强调： SCNet解决了现有的级联方法在实例分割中的训练与推断样本分布不匹配的问题。 SCNet加强了子任务之间的关系：分类、检测和分段。 最先进的技术：在ResNext-101上，SCNet实现了44.7盒式AP和42.3面罩AP，在没有额外噪音的情况下。可以通过使用已知的插件和技术（例如Group Norm，DCN，多尺度训练测试）进一步改善此性能。 快速的培训与推理：相比其他方法，SCNet不仅能实现更好的性能，并且可以更快地进行培训与推理，并需要更少的内存。请参阅下面的比较。 数据集 SCNet需要COCO和COCO-stuff数据集来进行训练。您需要下载并解压缩到相应的路径中。目录结构应该如下所示： ``` mmdetection ├── mmdet ├── tools ├── configs ├── data │ ├── coco... ```
     
  • 一篇优秀的关于zc序列的硕士论文
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    这篇硕士论文深入探讨了ZC（Zadoff-Chu）序列在通信系统中的应用与优化，通过理论分析和实验验证展示了其在提高信号质量和减少干扰方面的卓越性能。 这篇文章对ZC序列进行了详细的讲解，非常适合学习LTE技术的人参考。文章内容丰富且深入浅出，能够帮助读者更好地理解相关概念和技术细节。
     
  • SR-GNN: [AAAI 2019] “基于会话的推荐中应用图形神经网络”的源码与数据集
    优质
    SR-GNN是一个应用于基于会话的推荐系统中的图形神经网络框架，该模型于2019年在AAAI会议上发表。本文档提供了其源代码和相关数据集的访问途径，为研究人员提供便捷的研究支持。 人工神经网络纸质数据和代码是AAAI 2019论文的配套资源。我们已经在Tensorflow和Pytorch框架中实现了我们的方法，并提供了两个用于实验的数据集。 下载并解压后，您可以将这些文件放置在名为datasets/ 的目录下。此外，在该目录内还有一个较小的数据集sample，可用于测试代码是否正确运行。 为了开始使用数据，请先运行位于datasets/ 目录下的preprocess.py 文件进行预处理操作： cd datasets python preprocess.py --dataset=sample