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RSS订阅原创 论文阅读：2008 年 ICDM 论文《Collaborative Filtering for Implicit Feedback Datasets》
另一方面，隐式反馈的数值描述了行为的频率，例如，用户观看某个节目的时间，用户购买某个商品的频率等。然而，反馈的数值肯定是有用的，因为它告诉我们在某个观察中拥有的置信度。然而，一个重复出现的事件更有可能反映用户的意见。对于隐式反馈来说，因为只关注收集的反馈将留给我们积极的反馈，极大地歪曲了完整的用户配置文件。例如，一个用户没有观看某个节目，可能是因为她不喜欢这个节目，或者只是因为她不知道这个节目，或者她没有时间观看。例如，最受欢迎的节目可能是用户只会看一次的电影，而有一个系列用户非常喜欢，因此每周都在看。
2025-01-14 13:07:59
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原创 神经网络学习机制理解以及 Python 实现 —— 从单一神经元出发
神经网络通常是由多个神经元的层组成的。为了简化结构并理解学习的原理，我们仅讨论只具有一个神经元的情况。初步学习理解神经元的学习过程。
2024-12-08 10:03:07
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原创 梯度下降法求解局部最小值深入讨论以及 Python 实现
梯度下降法求解最小值、局部最小值的过程。初始值x0x^0x0、学习率η\etaη、迭代次数，共同影响梯度下降法的求解过程。其中，x0x^0x0和η\etaη决定了方向，起了关键性作用。
2024-12-07 11:38:33
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原创 梯度下降法以及 Python 实现
梯度下降法是根据函数的微分值（斜率）搜索最小值的算法，在人工智能领域中被广泛使用。本文介绍了梯度下降法的基本原理，手算模拟了梯度下降法的工作流程，并使用Python代码计算机模拟梯度下降法求解过程，并可视化求解过程。
2024-12-06 20:57:50
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原创 Python 包 dhg 中超图的数据格式
下面是官方介绍DHG(DeepHypergraph) 是基于 PyTorch 的深度学习包， 可用于图神经网络以及超图神经网络。其支持从顶点到顶点从一个域的顶点到另一个域的顶点从顶点到超边,、从超边到顶点从顶点集到顶点集等低阶或高阶信息传递的通用框架。其支持大量低阶关联结构（图、有向图、二分图等）以及高阶关联结构（超图等）。大量基于谱域的操作（例如基于拉普拉斯的平滑）和基于空域的操作（例如从域到域的信息传递）集成在不同的关联结构中。
2024-06-20 13:26:39
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原创 超图论文细品——2019年AAAI《Hypergraph Neural Networks》
文章提出了一种名为超图神经网络的框架，用于高维数据的表示学习。该方法英文称呼为 Hypergraph Neural Networks，简写为HGNN。
2024-06-18 18:54:57
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原创 超图（Hypergraph）基础——论文细品——《Learning with hypergraphs: Clustering, classification, and embedding》
要想了解超图，首先需要知道图的概念。图，是由多个顶点以及连接顶点的边组成。顶点表示对象；边连接了两个顶点，表示两个顶点之间的关系。中文术语英文术语图Graph节点Node顶点Vertex边Edge注意：顶点和节点是相同的概念，不同的文献称呼不同。这里统一为顶点。超图，则是在图的基础上进行了扩展。图中每条边代表两个顶点之间的关系，也既是说一条边中有两个顶点，顶点个数等于 2。而超图中的边可以表示多个顶点之间的关系，也既是说一条边中可以有多个顶点，顶点个数可以大于 2。
2024-06-16 20:34:49
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原创 Python 实现简单的超图 Hypergraph
在数学中，超图（Hypergraph）是一种广义上的图，是有限集合中最一般的离散结构，在信息科学、生命科学等领域有着广泛的应用。普通图，一条边只能连接两个顶点，而超图的一条边可以连接任意数量的顶点。
2024-06-12 17:22:07
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原创 Visual Studio Installer 点击闪退
下载了安装程序 (试图安装visual studio 2022 community)，当我试图打开它时，它打开了 1~2 秒，并立即关闭，没有任何错误。该方法亲测有效，但计算机的环境很复杂，有可能只适用于某些特定情况。如果以上方法不能解决你的问题，请自行搜索资料，尝试其他方法。将其中 “xxxx” 替换成你的用户名称，或者你的文件夹名称。重装了系统后（系统版本：如下图所示），我从官方网站（我的电脑上没有visual studio相关的文件。
2024-06-02 18:36:47
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原创 Windows 11 安装 Matlab 2022a 保姆级教程
Windows 11 下 Matlab R2022a 保姆级安装教程。
2022-06-07 19:59:06
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原创 Matrix factorization techniques for recommender systems，Yehuda Koren et al.，2009
文章名称：Matrix factorization techniques for recommender systems作者：Yehuda Koren, Robert Bell, Chris Volinsky期刊：Computer年份：2009卷：42期：8页码：30–37DOI：https://doi.org/10.1109/MC.200
2022-05-21 09:55:35
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原创 基于项目的Top-N推荐算法（Item-Based Top-N Recommendation Algorithms，Mukund Deshpande and George Karypis，2004）
这是一篇论文学习笔记。中文题目：基于项目的 Top-N 推荐算法原文题目：Item-Based Top-N Recommendation Algorithms作者：Mukund Deshpande，George Karypis时间：2004期刊：ACM Transactions on Information Systems（TOIS）DOI：https://doi.org/10.1145/963770.963776
2022-05-17 20:28:43
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原创 试验数据误差的统计假设检验
文章首先介绍了随机误差的检验，包括卡方检验、F 检验。接着介绍了系统误差的检验，包括 t 检验、秩和检验。最后介绍了异常值的检验，适用于数据量小的拉依达检验法、格拉布斯检验法、狄克逊检验法。
2022-04-13 22:23:55
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原创 试验数据的精准度
介绍了试验数据的精准度，包括精密度（precision）、正确度（correctness）和准确度（accuracy）以及如何判断给定条件下三者的大小比较。
2022-04-12 16:11:15
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原创 误差的基本概念
首先介绍了误差的概念、定义。接着介绍了绝对误差、相对误差、算术平均误差和标准误差的定义。最后介绍了误差的分类，随机误差、系统误差和过失误差。
2022-04-12 15:33:33
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原创 古典概型例题
【例1】一部四册的文集按任意次序放到书架上去，问各册自右向左或自左向右恰成 1，2，3，4 的顺序（用 表示）的概率是多少？解 此随机试验的结果是四本书在书架上的一种放法，而每一种放法对应于 1，2，3，4 的一种排列。也即是说 1，2，3，4 四部文册之间是有顺序的。因此试验的样本点总数就是四部文册的一个全排列，为 .由于文集按照“任意的”次序放到书架上去，因此每一种放法或...
2022-04-03 17:35:19
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原创 概率的定义及其经典
概率《概率论与数理统计》（第二版）李小明 谢祥俊 刘建兴 著高等教育出版社 出版一、概率的定义由于随机事件的发生与否在一次观察中完全呈现出一种偶然性，因此研究随机事件，就必须对其进行大量重复的试验或观察，以研究它所呈现的规律。若随机事件在次试验中发生了次，则称 ...
2022-04-03 17:34:22
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原创 推荐系统的因果关系感知邻域方法：Causality-Aware Neighborhood Methods for Recommender Systems（ECIR，2021）
将因果推断（Causal Inference）中的匹配估计器（Matching Estimator）和邻域方法（Neighborhood Methods）进行结合，提出了一种推荐系统因果关系感知的邻域方法。Sato, M., Singh, J., Takemori, S., Zhang, Q. Causality-Aware Neighborhood Methods for Recommender Systems. In Proceedings of the European Conferenc
2022-04-03 16:05:24
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原创 推荐系统的因果推断：Causal Inference for Recommender Systems（RecSys，2020）
推荐系统，因果推断，推荐系统的因果推断，去混杂推荐器
2022-03-29 20:20:27
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原创 消费者理论：消费集与偏好关系
高级微观经济学中的消费者理论部分，涉及的消费集与偏好关系。什么是消费集？什么是无差异曲线？什么是边际替代率（MRS）？
2022-01-04 10:05:44
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原创 LaTeX 使用心得：节标题（section）中使用数学符号
如何在 LaTeX 的节标题（section、subsection 等）中使用数学符号
2021-09-24 17:04:23
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原创 计算机网络基础知识（复习）
文章目录第一部分第二部分第三部分第四部分第一部分最常用的两种多路复用技术为 时分复用 TDM‾\underline{\textbf{时分复用 TDM}}时分复用 TDM 和 频分复用 FDM‾\underline{\textbf{频分复用 FDM}}频分复用 FDM，其中，前者将一条物理信道按时间分成若干个时间片轮流分配给多个信号使用，而后者是在一条物理线路设计多路通信信道，每路信道的信号以不同的载波频率进行调制。网络协议的三要素：语法、语义和 时序（同步
2021-06-13 00:31:15
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原创 高等数学笔记：前奏
目录引入引入问题 ①：limn→∞(1n2+n+1+2n2+n+2+⋯+nn2+n+n)=?\lim_{n \rightarrow \infty} \left( \frac{1}{n^2+n+1}+\frac{2}{n^2+n+2}+\dots+\frac{n}{n^2+n+n} \right)=?n→∞lim(n2+n+11+n2+n+22+⋯+n2+n+nn)=?解答 ①：令xn=(1n2+n+1+2n2+n+2+⋯+nn2+n+n),x_n = \left( \frac{
2021-06-09 23:56:49
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原创 ROG 570-E 主板问题：主板发出1长2短的滴滴声，黄灯常亮
文章目录问题描述新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入问题描述你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Mar
2021-06-01 14:44:03
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原创 算法题：将一维数组中的非零元素移动到数组前端（后端）
文章目录1. 题目1.1. 输入1.2. 输出2. 算法一2.1. 分析2.2. 代码2.3. 结果3. 算法二3.1. 分析3.2. 代码3.3. 结果4. 非零元素移动到数组后端1. 题目现有一个一维数组 a=[1,0,2,7,0,0,0,5,0,−3]a = [1, 0, 2, 7, 0, 0, 0, 5, 0, -3]a=[1,0,2,7,0,0,0,5,0,−3]，你需要将数组中非零元素移动到数组的前端，零元素在数组的后端。1.1. 输入一个一维数组 a=[1,0,2,7,0,0,0,5,
2021-04-30 09:31:56
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java 机器学习 weka.jar
2020-09-24
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