引子 今天是2017年11月1日掏愁，新的一個(gè)月開始了。離9月29號(hào)接受待錄取通知已經(jīng)過去一個(gè)月白胀。這兩周沒有課，課程設(shè)計(jì)也剛剛?cè)拷Y(jié)束√却現(xiàn)在在家侯繁，碼這些字。 大概是大三下學(xué)期也就...
發(fā)簡(jiǎn)信
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從雙非到同濟(jì)惫叛，我的保研故事（一） -
[TorchText]使用
只是教程的搬運(yùn)工-.- Field的使用 Torchtext采用聲明式方法加載數(shù)據(jù)以清，需要先聲明一個(gè)Field對(duì)象儿普，這個(gè)Field對(duì)象指定你想要怎么處理某個(gè)數(shù)據(jù),each Fi...
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論文筆記：Explainable Reasoning over Knowledge Graphs for Recommendation1、問題背景 隨著推薦系統(tǒng)的發(fā)展涩维，可解釋性逐漸成為一個(gè)重要的研究方向殃姓，因?yàn)樵谕扑]相關(guān)商品的時(shí)候會(huì)給出一定解釋袁波，這樣可以給用戶帶來一定的可信度，從而提高點(diǎn)擊率蜗侈。 當(dāng)前可解釋推薦...
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論文筆記：DKN: Deep Knowledge-Aware Network for News Recommendation1篷牌、問題背景 隨著這些年網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，產(chǎn)生了各種各樣的信息踏幻，就新聞?lì)I(lǐng)域來說枷颊，人們要想在其中找到自己感興趣的新聞?dòng)袠O大的難度，而這促進(jìn)了推薦系統(tǒng)的發(fā)展该面。一般來說夭苗，新聞是高度壓縮的...
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論文筆記：Improving Sequential Recommendation with Knowledge-Enhanced Memory Networks1、背景 隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展牵触，人們探索出了一系列的方法來處理序列化數(shù)據(jù)淮悼，RNN是其中的一個(gè)代表。但是對(duì)于序列化推薦揽思，RNN的處理方式有很大的不足袜腥，如其最后編碼后的隱向量很難理...
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論文筆記：Recurrent Knowledge Graph Embedding for Effective Recommendation1、背景介紹 近來钉汗，因?yàn)橹R(shí)圖譜(KG)中具有很多有關(guān)商品的屬性信息羹令，如電影的演員、主演等儡湾，常用于增加推薦系統(tǒng)的質(zhì)量特恬，而且相比于原來的只有user-item 交互信息的推...
