[Wiki Recommendation] BW table types

最新推荐文章于 2025-05-11 15:25:18 发布
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#BW

本文深入解析了BW（Business Warehouse）中的多种表格类型，包括MD tbl、SID tbl、DIM tbl等，详细阐述了它们的特点、用途及应用场景。
Cross-domain Recommendation Without sharing User-relevant Data简析
loserChen的博客
05-04 1475
Cross-domain Recommendation Without sharing User-relevant Data 介绍 为了联合不同网站的相同数据以提高 推荐质量，但是为了避免商业隐私，文章不使用用户相关的数据，而仅仅使用item的信息，同时为了有效的发掘有用的信号，文章使用了一种新的方法NATR（Neural Attentive Transfer Recommendation） 架构...
NATR:Cross-domain Recommendation Without Sharing User-relevant Data
Guozyan的博客
01-10 1072
（仅为总结所读文献，以供本人日后查阅）
推荐系统----2020会议文章集锦
热门推荐
weiwei935707936的博客
11-14 1万+
盘点 | AAAI2020中的四篇推荐系统好文 AAAI中推荐系统的文章并不多，目之所及处仅有四篇。内容上覆盖了评论推荐、多目标推荐以及图神经网络等话题。 本文基于AAAI中的这四篇推荐系统论文，展开瞅一瞅它们都讲了些什么。 第一篇文章：可解释评论的推荐中的非对称层次网络与专注的交互 Asymmetrical Hierarchical Networks with Attentive Interactions for Interpretable Review-Based Recommendation
DiFashion:Diffusion Models for Generative Outfit Recommendation
m0_57108702的博客
05-11 1957
本周阅读论文《Diffusion Models for Generative Outfit Recommendation》，该文提出生成式穿搭推荐任务（GOR），旨在根据用户个性化需求生成兼具高保真度、兼容性与个性化的时尚穿搭。为实现此目标，作者设计了基于扩散模型的 DiFashion 框架，支持并行生成多张时尚单品图像，并引入类别提示、互助条件与历史条件三种引导机制，以确保生成结果匹配用户喜好。此外，DiFashion 还支持个性化补全任务（PFITB），能够根据上下文生成缺失单品。
异构图神经网络用于推荐系统问题（ACKRec，HFGN）
nakaizura
01-24 5924
继续整理几篇SIGIR2020的Graph+Recommendation的论文，其他的一些论文整理可以看博主以往博文（传送门），本篇只整理两篇比较有意思的异构图+推荐的文章。 Attentional Graph Convolutional Networks for Knowledge Concept Recommendation in MOOCs in a Heterogeneous View（ACKRec） 背景是mooc上给学生推荐视频，实质还是rating预测。比较不一样的是为了处理稀疏问题+课程里
[wiki recommendation] Best Practice for Crystal report with SAP BW&ERP
03-28
NULL 博文链接：https://sap.iteye.com/blog/1264994
Recommendation
05-02
电影推荐系统是现代数字娱乐产业中的重要组成部分，它利用大数据分析和机器学习技术为用户提供个性化的内容建议。在本项目中，我们关注的是一个基于Web的音乐推荐系统，它利用了调整后的余弦相似度来实现基于项目的...
精选资源
Awesome-GNN-Recommendation:图神经网络
03-18
欢迎您加入我们，为GNN和Recommendation提供任何贡献！这是供稿者使用的模板： [ID] Authors. **Paper_Name**. Conference&Year. [Paper](Paper_Link) 模板的一个简单示例： 1. Long, Qingqing and Jin, Yilun and...
recommendation
03-16
这里，我们聚焦于一个名为"recommendation"的项目，很显然，这应该是一个用Java语言实现的推荐系统。接下来，我们将深入探讨推荐系统的原理、Java在其中的角色以及可能涉及的关键技术。 推荐系统通常分为两种主要...
跨领域推荐项目库RecBole-CDR——使用经验
一个研究生的推荐系统学习记录
12-23 1811
跨域推荐库RecBole-CDR，与Recbole有一些差异，在学习过程中通过查看源代码获取具体的信息，特在此记录以备后续查看。
outfit-recommendation-engine:命令行实用程序，以编程方式编写适合天气的服装
03-11
outfit-recommendation-engine:命令行实用程序，以编程方式编写适合天气的服装
跨域推荐综述文章阅读
weixin_44760744的博客
04-21 1264
2021年，IJCAI 《Cross-Domain Recommendation: Challenges, Progress, and Prospects》 跨域推荐的动机：实际应用场景中，少量的用户提供评分或者评论，传统的协同过滤方法会面临数据稀疏性问题，尤其对于新用户新产品（冷启动问题）。 跨域推荐（2007年提出）：使用相对丰富域上的信息提高稀疏域上推荐的准确性。 关于CDR的综述： Cross-domain recommender systems: A survey of the state of
坤哥笑侃跨域推荐（一） Cross-Domain Recommendation, An Embedding and Mapping Approach （IJCAI-17）
qq_32813967的博客
07-18 4797
这是本人看的第一篇跨域推荐的文章，刚接触这一领域，有所错误，请多指正。 目录 跨域分类 面临挑战 模型 实验对比 总结 跨域分类 正如文章一开始说，跨域推荐是解决推荐领域数据稀疏性（sparsity）的一种方法。紧接着，文章介绍了两种跨域的方式以及缺点：     1）非对称方式，利用源领域知识降低目标领域知识的稀疏性。这时源领域的知识在目标领域充当先验或正则化项的作用（不是我说的...
cross-domain
weixin_30338481的博客
04-22 255
1 // GET 2 jsonp = () => { 3 let url = "http://xxx"; 4 fetch(url).then(function (response) { 5 return response.json() 6 }).then((json) => { 7 console.l...
Cross-domain Ajax call
weixin_30296405的博客
04-21 135
How to overcome cross-domain ajax call: 1, Use Proxy Client-side Code<htmlxmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head><title>UntitledPage</title><scriptt...
关于cross-domain recommendation的论文阅读笔记
like_red的博客
08-19 6021
阅读笔记，持续更新… 1、只用到了rating matrix进行建模 《DARec: Deep DomainAdaptation for Cross-Domain Recommendation via Transferring Rating Patterns》 user/item的representation从AutoEncoder中得到（AutoEncoder的缺点是，当数据量非常稀疏的时候，...
精读 Recommending Outfits from Personal Closet
一扣解千愁的博客
06-29 916
精读 Recommending Outfits from Personal Closet研究成果1. 研究背景与意义2. 国内外研究现状3. 本文研究过程3.1 数据收集3.2 数据清洗3.3 P/N样本创建3.4 Train/Test数据集划分3.5 服装分类流程3.6 模型设置4. 研究结果 论文链接：Recommending Outfits from Personal Closet 研究成果 本文可以对任意item组成的一套服装进行打分，并基于测试用例可以达到84%的准确率； 基于人为评估也可以达到
sequential recommendation
最新发布
07-18
顺序推荐系统（Sequential Recommendation System）是推荐系统领域的一个重要研究方向，其核心在于捕捉用户行为序列中的时序依赖关系，从而更准确地预测用户的下一次行为或偏好。与传统的协同过滤和基于内容的推荐...
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