CF: social network tag recommendation

最新推荐文章于 2024-01-08 10:53:24 发布
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本文探讨了如何运用微软研究团队的推荐系统技术，通过深入分析用户行为数据，构建个性化推荐模型，显著提升用户在应用和服务中的满意度。重点介绍了推荐系统的基本原理、常用算法及其在实际场景中的应用案例。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

References

http://research.microsoft.com/en-us/people/yangsong/tagrecommendation.aspx

知识图谱在推荐系统中的应用全面调研
Marcus-Bao的个人主页
01-30 1155
超长文字预警… 本文是对《A Survey on Knowledge Graph-Based Recommender Systems》的简单总结，文章对近几年知识图谱在推荐系统中的应用做了较为详细的总结和讨论，希望可以给想要入坑的各位一点点启发。 Introduction 近几年，结合知识图谱和推荐系统的方向是一大热，知识图谱(KG)是一个异构图，其中节点作为实体，边表示实体之间的关系。Item及其属性可以映射到KG中，以了解item之间的相互关系[2]。此外，还可以将用户和用户侧信息集成到KG中，从..
大数据领域数据产品的智慧社交应用创新模式与实践
软件工程实践的博客
09-11 722
随着全球社交网络用户突破45亿（2023年Statista数据），社交场景已成为数据产品价值释放的核心阵地。本文旨在构建"数据产品+智慧社交"的创新应用框架，解析如何通过大数据技术重构社交场景中的用户连接、内容分发与价值创造模式。研究范围涵盖数据产品设计方法论、社交网络数据建模、智能交互技术落地等核心领域，重点关注技术可行性与商业价值的平衡。基础理论：定义核心概念，构建技术融合架构技术体系：解析用户画像、社交网络分析、推荐系统等核心技术实践验证：通过完整项目案例展示从数据采集到产品落地的全流程。
推荐系统论文笔记（6）：Social Recommendation: A Review
qq_35771020的博客
12-28 2190
一、基本信息 论文题目：《Social Recommendation: A Review》 发表时间：2013 论文作者及单位：Jiliang Tang,Xia Hu,Huan Liu  (Arizona State University) 论文地址：https://link.springer.com/article/10.1007/s13278-013-0141-9 我的评分：4颗星 ...
CF 1609D. Social Network（并查集，集合合并）
Mr_dimple的博客
01-06 728
Linking 大意： 一共n个人，m个连接操作x y，让x和y成为朋友。 现在对于 i 从1到m，可以选择 m 种操作中的 i 个进行，但是要使得前 i 个操作都要被满足。求朋友最多的那人的朋友个数。 (2≤n≤103,1≤m≤n−1)(2≤n≤10^3,1≤m≤n−1)(2≤n≤103,1≤m≤n−1) 思路： 对于 i 从1到m遍历： 如果当前的操作已经满足了，那么就可以连接其他的集合，使得某人的朋友个数最多，也就是使得一个集合最大。当前操作满足了，就多了一个连边的机会，k++。（k初始为1） 如
论文《Attentive Recurrent Social Recommendation》阅读
xingzhe123456789000的博客
04-21 1096
论文《Attentive Recurrent Social Recommendation》阅读论文概况Introduciton 论文概况 这篇论文是合工大吴乐老师组发表在SIGIR 2018上关于时序性推荐系统方向的一篇文章。这篇文章结合了RNN、Attention和Social Recommendation三个方向，完成了一个基于动态和静态两类注意力网络的时序性的推荐系统，提出了模型ARSE。 论文地址：ARSE 论文代码未公开 Introduciton 根据Introduction部分的内容我们大概能了
情感预测SHINE: Signed Heterogeneous Information Network Embedding for Sentiment Link Prediction引介
洋葱专栏-有灵魂的程序员
03-14 2035
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/34437681?utm_source=wechat_session&utm_medium=social&from=singlemessage#showWechatShareTip原文作者：本文作者：陈俊华,来自中国人民大学大数据管理与分析方法研究北京市重点实验室(BDAI)。学术型硕士研究生，研究方向为Netwo...
2024 推荐系统论文汇总
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卢之
01-08 1万+
对2024年的 推荐系统论文进行一波收集，给各位初学者和算法大佬作为灵感来源，后续专栏会继续更新论文解读，根据评论不断补充，欢迎大家三连~
Use of Deep Learning in Modern Recommendation System: A Summary of Recent Works（笔记）
weixin_30244681的博客
01-19 216
　　注意：论文中，很多的地方出现baseline,可以理解为参照物的意思，但是在论文中，我们还是直接将它称之为基线， 也就是对照物，参照物. 这片论文中，作者没有去做实际的实验，但是却做了一件很有意义的事，他收罗了近些年所有推荐系统中涉及到深度学习的文章 ，并将这些文章进行分类，逐一分析，然后最后给出了一个推荐系统以后的发展方向的预估. 那么通过这篇论文，我们可以较为 系统的掌...
2018_IJCAI_DELF: a dual-embedding based deep latent factor model for recommendation
weixin_46645827的博客
12-21 713
[论文阅读笔记]DELF: a dual-embedding based deep latent factor model for recommendation—(IJCAI, 2018.07.13)-- Weiyu Cheng, Yanyan Shen, Yanmin Zhu, Linpeng Huang 论文下载地址：https://doi.org/10.24963/ijcai.2018/462 发表期刊：IJCAI Publish time: 13 July 2018 作者单位：上交 数据集：Movi
推荐系统领域对比学习和数据增强论文及代码集锦
KingGugu的博客
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推荐系统领域对比学习和数据增强论文及代码集锦
推荐系统----2020会议文章集锦
weiwei935707936的博客
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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
用户行为分析：QQ音乐与网易云音乐用户数据挖掘的实战经验
!... # 摘要 用户行为分析作为互联网服务的核心组成部分，通过数据挖掘技术揭示用户行为模式，优化产品设计和推荐系统，提升用户体验。本文首先概述用户行为分析的重要性和数据挖掘技术基础，包括核心算法和数据预处理...
机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料
weixin_30756499的博客
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##机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1)---#####注:机器学习资料[篇目一](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md)共500条,[篇目二](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl2.md)开始更新...
计及光伏电站快速无功响应特性的分布式电源优化配置方法（Matlab代码实现）
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计及光伏电站快速无功响应特性的分布式电源优化配置方法（Matlab代码实现）内容概要：本文提出了一种计及光伏电站快速无功响应特性的分布式
ufitool-redux 旧版remo
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中兴微随身wi旧版优化跑一下切外置卡，企鹅去控1，adb离线状态就能变正常在线了。 能不能用自己看，不确保
基于 littlefs 开源协议的合规使用方案！.zip
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KGAT: Knowledge Graph Attention Network for Recommendation
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KGAT: Knowledge Graph Attention Network for Recommendation是一种用于推荐系统的知识图谱注意力网络。它利用了注意力机制来计算节点之间的重要性。对于节点i的邻居节点j，可以使用Attention机制计算节点j对于节点i的重要性，即Attention Score。而且，KGAT还可以采用多头注意力机制，生成多个Attention向量，最后将这些向量拼接在一起。但是，在最后一层时，这些Attention的输出不会被拼接，而是求平均。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [KGAT: Knowledge Graph Attention Network for Recommendation](https://blog.youkuaiyun.com/qq_41621342/article/details/105817407)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [KGAT: Knowledge Graph Attention Network forRecommendation](https://blog.youkuaiyun.com/Angeliaaa/article/details/123273427)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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