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RSS订阅原创 sDTM:文本分析的监督贝叶斯深度主题模型
这里主要介绍一篇发表在管理学领域顶刊Information Systems Research的论文。这篇研究中，作者在深度学习的基础上开发了一种监督主题建模方法，对现有的主题建模方法如LDA，GSM等方法进行扩展。首先让我们介绍一下主题模型，主题建模（Topic Modeling）是自然语言处理和文本挖掘领域中的一种技术，用于从大量文档集合中自动识别出潜在的主题（如将1000篇新闻分类到体育、科技等主题下）。主题建模能够帮助组织、理解和总结大规模的文本数据，使得用户能够把握文档集合中的主要内容和结构。
2024-08-04 20:17:59
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原创 Logistics Audience Expansion via Temporal Knowledge Graph (CIKM 2023)
为了弥合差距，我们利用知识图来建模实体之间的复杂关系。特别是，电子商务平台记录了丰富的物流知识（例如，交付目的地和商家如何使用物流服务），其可以用于构建时间物流知识图以提取广泛的物流知识，捕获商家的合同意图，并探索商家的合同后模式。然而，仍然存在挑战。(i)由知识图结构表示的关系随时间动态地改变（即，在我们的研究中，48%的关系（由知识图中的边表示）每两周就会改变一次），并且提取动态知识并不容易。(ii)稀疏的历史合同记录在数量方面（即，新签约率低于每月2%）和多样性。
2023-11-07 17:02:30
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原创 Ekar : Explainable Knowledge Graph-based Recommendation via Deep Reinforcement Learning解析
EKar，知识图谱和强化学习
2023-01-06 18:44:07
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原创 Bidirectional_Lstm_mnist
import tensorflow as tfimport numpy as npfrom tensorflow.contrib import rnnfrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist = input_data.read_data_sets('E:/tensorflow/1005/data/MNIST_data/',one_hot=True)trainX = np.array(mnist.train
2020-10-05 23:53:06
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原创 LSTM基本应用_mnist
数据加载import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist = input_data.read_data_sets('E:/tensorflow/1005/data/MNIST_data/',one_hot=True)#我先将数据下载到文件家中解压缩参数定义域网络搭建#参数n_input = 28n_step = 28n_hidden = 128n_classes
2020-10-05 19:07:06
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原创 WORD2VEC_1
**model**Word2Vec使用了一个你可能在其他机器学习中见过的技巧。我们要训练一个简单的神经网络，用一个隐藏层来执行某个任务，但实际上我们不打算把这个神经网络用于我们训练它的任务！相反，我们的目标实际上只是学习隐藏层的权重-我们将看到这些权重实际上是我们要学习的“单词向量”。1. 独热编码你不能直接把单词的字符串输入到网络（可能也有相关的技术，但这里用的是单词为基本单位i），所以每个单词给予一个编码，首先建立一个有n个单词单词库，比如第一个是a，则a的独热编码为（1，0，。。。，0）【一
2020-10-01 13:50:35
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原创 MNIST_Basic_Method
数据导入import numpy as npimport structimport matplotlib.pyplot as plt#---------------文件路径：--------------------------------------------# 训练集文件train_images_idx3_ubyte_file = 'MNIST_data/train-images.idx3-ubyte'# 训练集标签文件train_labels_idx1_ubyte_file = 'M
2020-09-26 00:08:01
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空空如也
空空如也
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