240 發(fā)簡信
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  • 博士隨想-2019.3.6

    開學(xué)兩周了,能明確感受到的是不斷增加的壓力腕巡。當(dāng)下的nudt已經(jīng)不是五年前的樣子玄坦,當(dāng)時(shí)我記得SCI還是一個(gè)困難而少見的事物,我的博士師兄們還在為此不斷的奮斗绘沉,而碩士之中更只有鳳...

  • SIGIR2018錄用論文總結(jié)

    看了SIGIR2018所有錄用長論文的摘要转质,大概30多篇。將感興趣的研究主題總結(jié)如下: 1帖世、時(shí)間因素對(duì)推薦的影響 論文主要研究:一是用戶長期行為和短期行為的建模休蟹,即在考慮時(shí)間...

  • 隨筆2

    Pajek使用心得/思考 心得 了解到了Pajek的用途:大型復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析工具赂弓,可用于帶上千乃至數(shù)百萬個(gè)結(jié)點(diǎn)大型網(wǎng)絡(luò)的分析和可視化操作。(個(gè)人觀點(diǎn):先不論分析與可視化帶來的好...

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    矩陣奇異值分解(SVD)及其應(yīng)用(PCA)

    一前言 特征值 奇異值 二奇異值計(jì)算 三PCA 1)數(shù)據(jù)的向量表示及降維問題 2)向量的表示及基變換 3)基向量 4)協(xié)方差矩陣及優(yōu)化目標(biāo) 5)方差 6)協(xié)方差 7)協(xié)方差矩...

  • @wwlovett ??

    推薦系統(tǒng)理論(五) -- 利用上下文信息進(jìn)行推薦

    本篇的思維導(dǎo)讀如下所示: 1哪轿、什么是上下文 本章之前提到的推薦系統(tǒng)算法主要集中研究了如何聯(lián)系用戶興趣和物品盈魁,將最符合用戶興趣的物品推薦給用戶,但這些算法都忽略了一點(diǎn)窃诉,就是用戶...

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    推薦系統(tǒng)(一) -- 推薦系統(tǒng)基礎(chǔ)

    1杨耙、什么是推薦系統(tǒng) 在這個(gè)時(shí)代赤套,無論是信息消費(fèi)者還是信息生產(chǎn)者都遇到了很大的挑戰(zhàn):作為信息消費(fèi)者,如何從大量信息中找到自己感興趣的信息是一件非常困難的事情;作為信息生產(chǎn)者珊膜, ...

  • 可否提供文章的引用文獻(xiàn)

    推薦系統(tǒng)理論(五) -- 利用上下文信息進(jìn)行推薦

    本篇的思維導(dǎo)讀如下所示: 1容握、什么是上下文 本章之前提到的推薦系統(tǒng)算法主要集中研究了如何聯(lián)系用戶興趣和物品,將最符合用戶興趣的物品推薦給用戶车柠,但這些算法都忽略了一點(diǎn)剔氏,就是用戶...

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    推薦系統(tǒng)理論(五) -- 利用上下文信息進(jìn)行推薦

    本篇的思維導(dǎo)讀如下所示: 1、什么是上下文 本章之前提到的推薦系統(tǒng)算法主要集中研究了如何聯(lián)系用戶興趣和物品竹祷,將最符合用戶興趣的物品推薦給用戶谈跛,但這些算法都忽略了一點(diǎn),就是用戶...

  • 專利信息在技術(shù)創(chuàng)新決策的應(yīng)用

    專利信息應(yīng)用系列 技術(shù)創(chuàng)新決策是為了解決企業(yè)面臨的生產(chǎn)技術(shù)和管理技術(shù)問題或者為完成某項(xiàng)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)彭则,企業(yè)家選擇技術(shù)創(chuàng)新項(xiàng)目和技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)方案的過程。這個(gè)過程更像一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)...

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    專利分析如何助力研發(fā)占遥?

    吳軍老師講到一個(gè)非常重要的方法論:做事情的三條邊俯抖。 這個(gè)方法,是解決問題的通用方法瓦胎,既簡單又容易操作芬萍。因此,我嘗試借用這個(gè)方法搔啊,再次探探專利分析如何助力研發(fā)工作柬祠。 這個(gè)方法可...

  • 前面寫的真的很好,最后可不可以把專利分析具體的作用路徑展開講一講负芋?

    專利分析如何助力研發(fā)漫蛔?

    吳軍老師講到一個(gè)非常重要的方法論:做事情的三條邊。 這個(gè)方法旧蛾,是解決問題的通用方法莽龟,既簡單又容易操作。因此锨天,我嘗試借用這個(gè)方法毯盈,再次探探專利分析如何助力研發(fā)工作。 這個(gè)方法可...

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