【论文】RecSys 2019最佳论文：基于深度学习的推荐系统是否真的优于传统经典方法

最新推荐文章于 2024-11-24 19:42:32 发布
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#深度学习

本文探讨了RecSys2019年度最佳论文的主题，深入分析了基于深度学习的推荐系统与传统经典方法的对比效果，揭示了深度学习在推荐系统领域的优势与局限。
简要介绍 | 行人重识别 Person Re-identification
NLOS的博客
06-18 2312
例如，注意力机制可以自动关注图像中的重要区域，从而提取更具判别性的特征。而生成对抗网络可以生成具有多样性的样本，从而提高模型的泛化能力。，使得在该特征空间中，同一行人的图像在不同视角下的距离尽可能接近，而不同行人的距离尽可能远离。注1：本文系“简要介绍”系列之一，仅从概念上对行人重识别进行非常简要的介绍，不适合用于深入和详细的了解。行人重识别的主要挑战在于摄像头视角和光照条件的变化、遮挡以及行人在不同摄像头视角下的姿态变化等。，使得同一行人的图像在特征空间中的距离尽可能小，而不同行人的距离尽可能大。
推荐系统顶会RecSys2020最佳论文奖出炉
10-06
第14届推荐系统顶级会议ACM RecSys在9月22日到26日在线举行。最近官网大会公布了最佳长短文，包括来自腾讯PCG的多任务学习个性化模型获得最佳长论文。
RecSys2021最佳论文奖出炉（附教程下载）
张小磊的博客
10-07 605
嘿，记得给“机器学习与推荐算法”添加星标此前我们整理了RecSys2021中推荐系统相关的论文，具体内容可参考RecSys2021推荐系统论文集锦。作为推荐系统领域独有的顶会，该会议不同于...
RecSys2019
smartcat2010的博客
12-23 218
重要论文介绍
推荐系统顶会 RecSys2019 最佳论文！《Are We Really Making Much Progress? A Worrying Analysis of Recent Neural Rec
weixin_45519842的博客
01-30 2444
推荐系统顶会 RecSys2019 最佳论文！《Are We Really Making Much Progress? A Worrying Analysis of Recent Neural Recommendation Approaches》 作者: 纪厚业 北京邮电大学 知乎专栏对公式支持较好, 见 https://zhuanlan.zhihu.com/c_11587882807441735...
推荐系统专题 |ACM RecSys 2023 Best Short Paper Award等干货报告
AITIME_HY的博客
11-15 1594
点击蓝字关注我们AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入！哔哩哔哩直播通道扫码关注AITIME哔哩哔哩官方账号预约直播15:00-15:4511月21日讲者简介丁蕊：东北大学计算机科学与工程学院数据库与智能分析实验室2021级博士，指导老师为杨晓春教授。研究方向包括推荐系统留存优化，AI赋能的数据库设计，金融异常检测等。以第一作者身份在RecSys，ICDM，SDM等国际会议和期刊上发表论文多篇，...
RecSys 2019最佳论文：基于深度学习的推荐系统是否真的优于传统经典方法？
Paper weekly
09-26 2612
作者丨纪厚业单位丨北京邮电大学博士生研究方向丨异质图神经网络，异质图表示学习和推荐系统本文发表在推荐系统顶会 RecSys 2019 并获得了 Best Paper。作者...
推荐系统遇上深度学习(九十二)-[腾讯]RecSys2020最佳长论文-多任务学习模型PLE
abcdefg90876的博客
10-01 6970
今天介绍的是腾讯提出的一种新的多任务学习个性化推荐模型，该论文荣获了RecSys2020最佳长论文奖，一起来学习下！1、背景多任务学习通过在一个模型中同时学习多个不同的目标，如CTR和C...
RecSys‘22 推荐系统论文梳理
公众号/知乎: AI算法札记，欢迎关注交流
07-10 3005
RecSys是推荐系统领域旗舰会议，2022年除了一篇搜索论文，其余全是推荐系统。[1] 已对论文进行简单整理，本文进行分类整理，并对已经公开的论文进行解读。由于论文数量较少，我会合并一些类别，并把只有一篇论文的类别放到其他中。...
推荐系统顶会RecSys 2017深度学习论文及代码集锦
hestendelin的专栏
07-15 617
[1]Personalizing Session-based Recommendations with Hierarchical Recurrent Neural Ne...
WSDM2024推荐系统和LLM相关论文整理（二）
Cybenko
05-31 2524
WSDM 2024接收的论文已经公布，全部收录的论文可前往地址网址：https://www.wsdm-conference.org/2024/accepted-papers/其中推荐系统相关论文三十余篇，下文列举了部分论文的标题以及摘要，更多内容欢迎关注公众号【
【项目总结】ACM Recsys2019
热门推荐
梦想破三的奔三狗
06-25 1万+
深度学习课程项目完结，挑了个吃力不讨好的ACM Recsys2019，需要做一个基于序列分析的推荐系统。数据集给了一个线上操作序列的数据，需要预测最后一次操作的对象是哪个item，具体情况可以访问比赛主页ACM RecSys challenge 2019 | Home 。评价指标是MRR，要求对最后一次操作的25个items进行排序，榜单前20已经做到0.66以上，几乎是精确的预测到了下一次的it...
Person re-identification行人重识别（一）
Alkaid2000的博客
09-26 4087
行人重识别，简单来说就是要在不同时间、地点或者相机上匹配到一个特定的人，属于图像检索的内容。其难点和核心便在于如何从杂乱的背景、姿态的多样性以及存在遮挡等各种复杂多变的情况下，有效地从人像图像中鉴别并提取视觉特征（即区分出不同的人）。
行人重识别综述之Person Re-identification：Past, Present and Future
qq_41950533的博客
04-22 2366
cvpr2015 https://arxiv.org/abs/1610.02984 0.1 REID 简介 0.1.1定义 “To re-identify a particular, then, is to identify it as (numerically) the same particular as one encountered on a previous occasion” 译：reid一个东西A就是在过去找找有没有A相似的（通过key值，在cv就是特征） 0.1.2流程 从技术上讲，视频监控
Person Re-Identification（ReID行人重识别）
nakaizura
08-22 6574
ReID？ ReID是图像检索的子任务，它主要的目的是：利用计算机视觉技术对特定行人进行跨视域匹配和检索。所谓跨视域即是图片来自于不同的摄像头，这样可以用于智能视频监控（如无人超市）、刑侦（追捕嫌疑人）、交管（追踪车辆等）等等应用场景。如上图，需要检索到同一个人（查询图像query）在各个摄像头下图片集（候选行人库gallery）的相关图片。 困难点 困难点主要在于ReID任务的跨视域特性有： 摄像头分辨率不同 拍摄角度不一 致 光照条件不同 背景变化大 人体属于非刚性目标，外观会因姿态、遮挡、光照、.
行人重识别
weixin_NineDays66
02-19 3765
行人重识别（Person Re-identification也称行人再识别，简称为ReID，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术；或者说，行人重识别是指在已有的可能来源与非重叠摄像机视域的视频序列中识别出目标行人。广泛被认为是一个图像检索的子问题。给定一个监控行人图像，检索跨设备下的该行人图像。在监控视频中，由于相机分辨率和拍摄角度的缘故，通常无法得到质量非常高的人脸图片。当人脸识别失效的情况下，ReID就成为了一个非常重要的替代品技术。
Person re-identification行人重识别（二）——实战
Alkaid2000的博客
10-09 2054
基于行人局部特征融合的再识别实战
行人重识别(Person re-identification)概述
qq_30121457的博客
10-04 1万+
在人的感知系统所获得的信息中，视觉信息大约占到80%～85%。行人重识别（person re-identification）是近几年智能视频分析领域兴起的一项新技术，属于在复杂视频环境下的图像处理和分析范畴，是许多监控和安防应用中的主要任务，并且在计算机视觉领域获得了越来越多的关注。下面我们就仔细来聊聊行人重识别(ReID)。 1.什么是行人重识别 2.行人重识别研究的背景、意义及现状 3.行人重识别的应用和目前存在的问题 4.行人重识别目前所采用的方法 5.行人重识别数据集 6.行人重识别的评价指标 7.
行人重识别（Person Re-Identification, Re-ID）
最新发布
PeterClerk的博客
11-24 3050
行人重识别（Person Re-Identification, Re-ID）
RecSys 2014 论文集：推荐系统与机器学习研究前沿
这些论文涵盖了推荐系统领域内的最新研究成果，包括但不限于推荐技术、算法、系统架构、用户行为分析、机器学习方法在推荐系统中的应用等方面。通过下载这些论文，研究人员和从业者可以获取到当时该领域最前沿的理论...
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