引子 今天是2017年11月1日乓梨，新的一個月開始了。離9月29號接受待錄取通知已經(jīng)過去一個月。這兩周沒有課呕缭，課程設(shè)計也剛剛?cè)拷Y(jié)束⌒可保現(xiàn)在在家圣猎，碼這些字时甚。 大概是大三下學(xué)期也就...
發(fā)簡信
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從雙非到同濟，我的保研故事（一） -
[TorchText]使用
只是教程的搬運工-.- Field的使用 Torchtext采用聲明式方法加載數(shù)據(jù)开镣，需要先聲明一個Field對象刀诬，這個Field對象指定你想要怎么處理某個數(shù)據(jù),each Fi...
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論文筆記：Dynamic Explainable Recommendation Based on Neural Attentive Models1皂岔、問題背景 作者argue以前的方法沒有考慮到用戶偏好的動態(tài)變化，因此作者提出了一個名為Dynamic Explainable Recommender (called DE...
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論文筆記：Explainable Reasoning over Knowledge Graphs for Recommendation1圾笨、問題背景 隨著推薦系統(tǒng)的發(fā)展教馆，可解釋性逐漸成為一個重要的研究方向，因為在推薦相關(guān)商品的時候會給出一定解釋墅拭，這樣可以給用戶帶來一定的可信度活玲，從而提高點擊率。 當(dāng)前可解釋推薦...
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論文筆記：DKN: Deep Knowledge-Aware Network for News Recommendation1、問題背景 隨著這些年網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展舒憾，產(chǎn)生了各種各樣的信息镀钓，就新聞領(lǐng)域來說，人們要想在其中找到自己感興趣的新聞有極大的難度镀迂，而這促進了推薦系統(tǒng)的發(fā)展丁溅。一般來說，新聞是高度壓縮的...
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論文筆記：Improving Sequential Recommendation with Knowledge-Enhanced Memory Networks1藏雏、背景 隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展拷况，人們探索出了一系列的方法來處理序列化數(shù)據(jù)，RNN是其中的一個代表掘殴。但是對于序列化推薦赚瘦，RNN的處理方式有很大的不足，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奏寨、背景介紹 近來起意，因為知識圖譜(KG)中具有很多有關(guān)商品的屬性信息，如電影的演員病瞳、主演等揽咕，常用于增加推薦系統(tǒng)的質(zhì)量，而且相比于原來的只有user-item 交互信息的推...
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