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RSS订阅原创 【论文阅读】A Deep Behavior Path Matching Network for Click-ThroughRate Prediction
用户在电子商务应用程序上的行为不仅包含对商品的各种反馈，有时还隐含着用户决策的认知线索。为了解用户决策背后的心理过程，我们提出了行为路径，并建议将用户当前行为路径与历史行为路径相匹配，以预测用户在应用程序上的行为。此外，我们还设计了用于行为路径匹配的深度神经网络，并解决了行为路径建模中的三个难题：稀疏性、噪声干扰和行为路径的精确匹配。特别是，我们利用对比学习来增强用户行为路径，提供行为路径自激活来减轻噪声影响，并采用两级匹配机制来识别最合适的候选路径。
2024-03-02 17:01:04
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原创 【论文阅读】Decision-Making Context Interaction Networ for Click-Through Rate Prediction
点击率预测在推荐和在线广告系统中至关重要。现有的方法通常对用户行为进行建模，却忽略了影响用户做出点击决定的信息环境。例如，影响用户兴趣推断的点击页面和预排名候选者，从未导致推荐的性能不达标。在本文中，我们提出了决策上下文交互网络（Decision-making Context interaction Network，DCIN），它部署了一个上下文交互单元（CIU）来学习决策上下文，从而有利于点击率预测。
2024-02-23 16:15:13
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原创 循环神经网络RNN简介
就是后边的was还是were，要看前面是cat还是cats，但是一旦中间这个which的句子很长，cat的信息根本传不到was这里来，对was的更新没有任何帮助，这是RNN一个很大的不足之处。也就是说，RNN的隐藏层之间的结点不是互不相关的，而是有连接的，隐藏层的输入不仅包括输入层的输出，还包括上一时刻隐藏层的输出。t = 3的节点，由于连乘过多导致梯度消失，无法将信息传回给t=20,因此t=20的更新，无法引入到t=3时的信息，认为t=20节点跟t=3节点无关联。Wax为输入层到隐藏层的权重矩阵；
2023-07-25 17:52:50
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原创 【论文阅读】Making Monolingual Sentence Embeddings Multilingual using Knowledge Distillation
我们提出了一种简单而有效的方法，将现有的句子嵌入模型扩展到新的语言。这允许从以前的单语言模型中创建多语言版本。训练是基于这样的想法：一个翻译的句子应该被映射到向量空间中与原句相同的位置。我们使用原始（单语）模型来生成源语言的句子嵌入，然后在翻译的句子上训练一个新系统来模仿原始模型。与其他训练多语言句子嵌入的方法相比，这种方法有几个优点： 它很容易用相对较少的样本将现有的模型扩展到新的语言，更容易确保向量空间的理想属性，而且训练的硬件要求也较低。我们证明了我们的方法对不同语言家族的50多种语言的有效性。
2023-07-24 16:27:29
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原创 【论文阅读】MATRIX FACTORIZATION TECHNIQUES FOR RECOMMENDER SYSTEMS
推荐系统中的矩阵分解技术。
2023-04-12 18:24:22
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原创 数据可视化基础——js篇
数据可视化一、Javascript可视化基础1.Javascript直方图<html><body> <svg id="mysvg" width=800 height=600> </svg> <script> var w = window.innerWidth || document.documentElement.clientWidth || d
2021-05-19 18:23:36
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空空如也
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