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Reasoning Over Knowledge Graphs For Explainable Recommendations...

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简介：
本文探讨了基于知识图谱的推理方法在推荐系统中的应用，提出了一种增强推荐解释性的新框架。通过结合丰富的语义信息和逻辑推理能力，该模型能够生成更加透明、可理解的个性化推荐结果，并分析其优势与潜在应用场景。 近年来，将知识图谱应用于推荐系统引起了越来越多的关注。通过探索知识图中的互连关系，可以发现用户与项目之间的连接性，并为用户提供丰富且互补的信息来增强用户-项目交互体验。这种连接不仅揭示了实体及其之间关系的语义含义，还有助于更深入地理解用户的兴趣偏好。然而，在利用这些路径信息进行推荐时，现有的方法尚未充分探索如何更好地推断出用户的喜好，特别是在建模路径内顺序依赖性及整体语义方面存在不足。

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  • Reasoning Over Knowledge Graphs For Explainable Recommendations...
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    本文探讨了基于知识图谱的推理方法在推荐系统中的应用，提出了一种增强推荐解释性的新框架。通过结合丰富的语义信息和逻辑推理能力，该模型能够生成更加透明、可理解的个性化推荐结果，并分析其优势与潜在应用场景。 近年来，将知识图谱应用于推荐系统引起了越来越多的关注。通过探索知识图中的互连关系，可以发现用户与项目之间的连接性，并为用户提供丰富且互补的信息来增强用户-项目交互体验。这种连接不仅揭示了实体及其之间关系的语义含义，还有助于更深入地理解用户的兴趣偏好。然而，在利用这些路径信息进行推荐时，现有的方法尚未充分探索如何更好地推断出用户的喜好，特别是在建模路径内顺序依赖性及整体语义方面存在不足。
     
  • Fundamentals, Techniques, and Applications of Knowledge Graphs
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    本书《知识图谱基础、技术及应用》全面介绍了知识图谱的核心概念、构建技术和实际应用场景，旨在帮助读者理解并有效运用知识图谱解决复杂问题。 Mayank Kejriwal, Craig A. Knoblock, and Pedro Szekely The MIT Press, 2021 I KNOWLEDGE GRAPH FUNDAMENTALS 1 Introduction to Knowledge Graphs 1.1 Graphs 1.2 Representing Knowledge as Graphs 1.3 Examples of Knowledge Graphs 1.3.1 Example 1: Scientific Publications and Academics 1.3.2 Example 2: ECommerce, Products, and Companies 1.3.3 Example 3: Social Networks 1.3.4 Example 4: Geopolitical Events 1.4 How to Read This Text 1.5 Concluding Notes 1.6 Software and Resources 1.7 Bibliographic Notes
     
  • A Review of Knowledge Graphs: Representation, Acquisition and Application...
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    本文综述了知识图谱领域的研究进展，涵盖了表示方法、获取技术和应用案例等方面，为读者提供了全面而深入的理解。 摘要——人类的知识为世界提供了一种形式化的理解方式。表达实体之间结构关系的知识图谱已经成为认知及类人智能研究中的一个重要方向。在这篇综述中，我们对知识图谱进行了全面的回顾。
     
  • Product-Recommendations-System-for-Brazilian-E-commerce-Site-源码
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    这是一个专为巴西电商网站设计的产品推荐系统源代码项目。通过先进的算法提供个性化产品建议，以提高用户满意度和购买率。 Olist是巴西最大的电子商务平台之一，它帮助小型企业通过签订一份合同就能轻松进入市场销售产品，并利用其物流合作伙伴直接将商品送达客户手中。 该平台上包含了一个数据集，记录了2016年至2018年间在巴西多个市场上生成的约十万笔订单的信息。这些信息涵盖了从订单状态、价格、付款和货运表现到客户位置以及顾客评价等多个维度的数据，为用户提供了全面的产品销售情况分析视角。
     
  • Knowledge-Incorporated Routing Network for Scene Graph Generation.pd...
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    本文提出了一种知识融合路由网络模型，用于场景图生成。该方法通过引入外部知识增强了图形表示能力，显著提升了复杂场景的理解和描述精度。 为了深入理解一个场景，并不仅仅局限于定位或识别个别物体，还需要推断它们之间的关系与互动。然而由于现实世界中的关系分布严重不平衡，现有的方法在处理较少出现的关系上表现不佳。在这项工作中，我们发现物体对与其之间关系的统计关联能够有效规范语义空间并减少预测模糊性，从而很好地解决了这种不均衡问题。为此，我们将这些统计关联融入深度神经网络中，通过开发知识嵌入路由网络来促进场景图生成。具体来说，我们在图像中出现的对象及其之间的关系间显式地表示出结构化知识图，并学习了一种路由机制以在图内传播信息并探索它们的互动方式。大规模Visual Genome数据集上的广泛实验展示了所提出方法优于当前最先进的竞争对手的优势。
     
  • Structure-aware Attention Knowledge Distillation for Compact Networks
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    本文提出了一种基于结构感知注意力的知识蒸馏方法，旨在优化紧凑型网络模型，提升其性能和效率。 知识蒸馏是通过设计的损失函数将教师网络学到的有效知识转移到学生网络中，帮助学生网络在计算成本较低的情况下提升性能。然而，在学生网络与教师网络存在显著结构差异及计算量差距时，传统的知识蒸馏方法难以有效提高学生的模型性能。为解决这一问题，本段落提出了一种轻量级的结构化注意力蒸馏技术。该技术通过通道分组处理模型特征，并细化空间注意力图来帮助学生网络更好地学习到教师网络的特征提取能力。我们的研究在CIFAR100数据集及大规模人脸识别验证集合（LFW、CFP-FP和Age-DB）上进行了测试，结果显示，在这些评估标准下，我们提出的方法相较于其他知识蒸馏方法取得了更高的精度表现。
     
  • CTIA Certification Test Plan for MIMO Over-the-Air Performance Verification...
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    本测试计划旨在验证多输入多输出（MIMO）无线通信设备在实际环境中的性能表现，确保其符合行业标准和规范。通过系统化的空中传输测试，评估信号强度、数据传输速率及稳定性等关键指标。 CTIA-Certification-Test-Plan-for-MIMO-Over-the-Air-Performance-V1.2.1.pdf 这份文档提供了关于多输入多输出（MIMO）无线通信系统空中性能的认证测试计划，版本为1.2.1。
     
  • Parallel Constraint Reasoning Handbook
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    《Parallel Constraint Reasoning Handbook》是一部全面介绍并行约束推理理论与技术的著作，汇集了来自全球的研究成果和应用案例。 《并行约束推理手册》，编辑：Youssef Hamadi 和 Lakhdar Sais，出版年份：2018。
     
  • Bank Customer Churn Prediction: Analyzing Bank Data to Identify Reasons for Customer Loss and Provide
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    本研究通过分析银行数据，识别客户流失的原因，并提出预防措施，以降低客户流失率，提高银行业务稳定性。 BankCustomerChurn预测项目旨在通过对银行客户数据进行分析来识别客户流失的原因，并提出相应的预防措施。该项目使用的数据集为Churn_Modelling.csv，包含10,000条记录及14个功能字段。在数据分析过程中将使用pandas、matplotlib、numpy和seaborn等库。
     
  • Graphs Spectra (图论)
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    《Graphs Spectra》是一本深入探讨图论中谱理论的专业书籍，涵盖了图的拉普拉斯矩阵、邻接矩阵及其特征值在图结构分析中的应用。 《图论中的谱》是由Andries E. Brouwer与Willem H. Haemers合著的一本书。这本书深入探讨了图论领域中关于图形的谱理论相关知识，为读者提供了丰富的理论背景和技术细节。书中不仅涵盖了基础概念和定理证明，还包含了许多高级主题的研究成果及应用实例，是学习或研究该领域的理想参考书之一。