实验结[x] = 0 rank[root] = 1 for k in range(max_step): print str
原创
2023-06-14 18:16:52
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随着网络信息的爆炸式增长，推荐系统在缓解信息过载方面发挥了重要作用。由于推荐系统具有重要的应用价值，这一领域的研究一直在不断涌现。近年来，图神经网络(GNN)技术得到了广泛的关注，它能将节点信息和拓扑结构自然地结合起来。由于GNN在图形数据学习方面的优越性能，GNN方法在许多领域得到了广泛的应用。在推荐系统中，主要的挑战是从用户/项目的交互和可用的边信息中学习有效的嵌入用户/项目。由于大多数信息本
推荐系统架构下图所示是业界推荐系统通用架构图，主要包括：底层基础数据、数据加工存储、召回内容、计算排序、过滤和展示、业务应用。底层基础数据是推荐系统的基石，只有数据量足够多，才能从中挖掘出更多有价值的信息，进而更好地为推荐系统服务。底层基础数据包括用户和物品本身数据、用户行为数据、用户系统上报数据等。 召回内容电商网站、内容网站、视频网站中数据量很大，并不能直接把所有的物品数据全部输送到
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2023-07-17 17:23:17
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又回来补DL的坑了，这次是关于一个相对较新的方向——图神经网络。之前想做melody/chord generation时听Computer Music方向的大佬Gus Xia教授随口提了一句可以用图神经网络。最近暑期跟Finance相关的研究又跟Knowledge Graph扯到一起，于是开始了解一点GNN~为什么要在graph的基础上跑neural networks？目的其实就是为了考虑enti
每天我都要坐地铁上班，而地铁里信号差。但我希望在坐地铁的时候读些新闻，于是就写了下面这个新闻爬虫。我并没有打算做很漂亮的应用，所以只完成了原型，它可以满足我最基本的需求。其思路很简单：找到新闻源;用Python抓取新闻;利用BeautifulSoup分析HTML并提取出内容;转换成容易阅读的格式并通过邮件发送。下面详细介绍每个部分的实现。新闻源：Reddit我们可以通过Reddit提交新闻链接并为
用户-项目评分矩阵可以用来建立一个二分图（Bipartite Graph），图中节点分别表示用户和项目，边的权重为用户对项目的评分。可以分析二分图的结构，进而得出对用户的项目推荐。 用户和项目是推荐系统的两个最重要的基本组成部分，可以设用户集为U，项目集为I。 下面依托上表 2.1 所示的用户...
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2015-12-03 19:54:00
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Xmind是一款思维导图软件，可以帮助用户整理思路、梳理信息。它提供了丰富的功能和工具，支持多种导图类型，可以满足不同场景的需求。使用Xmind，用户可以更加高效地组织和管理自己的思维，提高工作效率。下载为了方便大家获取安装包和激活程序，我把它们打包放在一个统一的链接了，点击下面的链接即可获取下载方式：
https://docs.qq.com/doc/DS1FHdG96bHJoeUJC按照链接里的
一款国内开发者开发的、免费的前端技术分享网站、也是一个提供了图床等免费工具网站,它将图片分发到多处备份，借助支持不登录使用图床工具....
|作者：邓月|单位：电子科技大学|研究方向：图嵌入技术、推荐系统近几年，基于图嵌入技术的推术...
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2022-07-29 09:03:38
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系列文章目录基于大数据+Hadoop的豆瓣电子图书推荐系统实现 文章目录系列文章目录1、前言介绍2、功能设计3、功能实现库表设计5、关键代码6、Lunwen参考往期热门专栏回顾 1、前言介绍随着信息技术的飞速发展，特别是互联网和移动通信技术的普及，数字化阅读逐渐成为人们获取知识和信息的重要方式。在这样的背景下，电子图书以其便捷性和丰富性受到了广泛欢迎。随着电子图书市场的不断扩大，书籍的种类和数量
图神经网络是近年来很火的一个研究方向，在生物化学，推荐系统，自然语言处理等领域都得到了广泛应用。其中图神经网络在推荐系统的应用方面，已有几篇综述[1][2][3]做过详细的归纳总结。但是让人感到美中不足的是，综述中总结的多是学术型工作，偏向于GNN模型上的微调，部分工作其实就是将上游的SGC[4]，GrapSage[5]，JKNet[6]等模型在几个祖传玩具数据集上刷一下结果讲一个故事，很少关心模
图卷积神经网络GCN ICLR 2017 ， 是曾经在美国加州大学UCI教授、现在荷兰阿姆斯特丹大学教授 Max Welling团队的大作（Max是图灵奖获得者Hinton的弟子），第一作者T. N. Kipf已经成为这个领域有名的学者和工程师。如果你能读懂英文，建议直接看作者最初发布的网站讲到GCN，就必须要讲到ChebNet, GCN可以认为是ChebNet的简化版和魔改版。ChebNet是2
分图。假设我们有以下的数据集，只考虑用户喜不喜欢该物品而不...
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2022-09-27 09:29:31
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世界上要画NS图的人肯定很少，这种无聊的东西= = 我根据个人经验和直觉，推荐三个套工具。 一、签字笔（铅笔+橡皮）+作业纸+拍照的手机 鉴于我以前手绘版ns图已经找不到了，就用室友之前画的做个例子。 优点：上手快，绘制简单。 缺点：费纸，修改麻烦。 二、Diagram Designer 这是一款软
原创
2021-07-22 14:06:29
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E-R图也称实体-联系图(Entity Relationship Diagram)，提供了表示实体类型、属性和联系的方法，用来描述现实世界的概念模型。用矩形表示实体型，矩形框内写明实体名；用椭圆表示实体的属性，并用无向边将其与相应的实体型连接起来；用菱形表示实体型之间的联系，在菱形框内写明联系名，并用无向边分别与有关实体型连接起来，同时在无向边旁标上联系的类型（1:1，1:n或m:n）。实体联系模
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2023-08-31 14:27:03
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Java 10的新特性1. 局部变量类型推断局部变量类型推断可以说是Java 10中最值得注意的特性，这是Java语言开发人员为了简化Java应用程序的编写而采取的又一步，如下图所示。这个新功能将为Java增加一些语法糖 - 简化它并改善开发者体验。新的语法将减少与编写Java相关的冗长度，同时保持对静态类型安全性的承诺。局部变量类型推断将引入"var"关键字，也就是你可以随意定义变量而不必指定变
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2023-08-08 11:21:23
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0 前言最近系统地看了两本推荐系统方面的书，然后查阅资料并根据自己对这方面的了解，整理了一份推荐系统的理论学习框架。1 推荐系统理论学习框架下图所示为推荐系统理论学习的技术路线图。2 推荐系统架构浅析一、结构 推荐系统的目标是更有效率的连接用户和内容，主要由数据、算法、架构三个部分组成。数据提供信息。数据决定算法的上限 算法提供逻辑。算法一方面从数据中挖掘可用的信息，另一方面提供逻辑，用于根据新数
1、Gliffy Diagrams非常优秀的流程图绘制工具，是个插件，直接安装并且在浏览器里使用就可以，放个演示图。插件地址：https://chrome.google.com/webstore/detail/gliffy-diagrams/bhmicilclplefnflapjmnngmkkkkpfad/related?utm_source=chrome-app-launcher...
原创
2021-09-10 15:16:20
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推荐系统图神经网络的代码实现流程如下：
## 1. 数据准备
首先，需要准备训练集和测试集的数据。推荐系统通常使用用户行为数据作为输入，如用户的浏览、点击、购买记录等。
## 2. 数据预处理
对数据进行预处理是很重要的一步，常见的预处理操作包括数据清洗、特征提取、特征归一化等。这些操作可以提高模型的效果和训练速度。
## 3. 构建模型
推荐系统图神经网络的模型一般由两部分组成：图卷积网络
今天我们讲一个下怎么使用随机游走算法PersonalRank实现基于图的推荐。 在推荐系统中，用户行为数据可以表示成图的形式，具体来说是二部图。用户的行为数据集由一个个（u,i）二元组组成，表示为用户u对物品i产生过行为。本文中我们认为用户对他产生过行为的物品的兴趣度是一样的，也就是我们只考虑“感兴趣”OR“不感兴趣”。假设有下图所示的行为数据集。
其中users集U={A, B,
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2013-08-18 22:08:00
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