首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布

锅逗逗的杂学笔记

专栏成员
11
文章
7332
阅读量
14
订阅数
对比学习技术在推荐系统的应用学习笔记
本文首先分析推荐系统预测不准的部分因素:数据稀疏和数据分布偏差,其次基于这些因素从增广数据、定义Loss、设计Encoder来介绍对比学习技术是如何帮助推荐系统预估地更准,最后给出一些前人的实践经验和一些个人理解。
锅逗逗
2022-10-05
9610
[GNN论文浅读] SGL
SGL是2021年在SIGIR发表的一篇图对比学习文章。作者认为,尽管GCN(PinSAGE和LightGCN)将基于User-Item的推荐表示学习从单个ID到历史交互行为扩充到高阶特征,它们还是存在以下两个方面的问题
锅逗逗
2022-09-23
4440
[GNN论文浅读] Graph4Rec
Graph4Rec是由百度同学研发的基于PaddlePaddle实现的推荐系统GNN应用工具包。
锅逗逗
2022-08-01
4360
大规模稀疏线性规划求解思路梳理
已知现在有M个广告主和N个广告词,其中每个单位流量的(广告主,广告词)收益固定,且每个广告主/广告词均有流量分配限制,问如何给(广告主,广告词)分配流量,使得收益达到最大。
锅逗逗
2022-08-01
1.5K0
常用tools中auc实现简单调研
xgboost基于“从集合中任意选择一个正样本和负样本,正样本预测值大于负样本预测值的概率”实现了带weight的auc。
锅逗逗
2022-08-01
1480
node2vec随机游走实现思路
一言以蔽之,node2vec=动态随机游走生成sequence+skip-gram的word2vec,本文将简单聊聊如何欢快地实现动态随机游走构造sequence。
锅逗逗
2022-08-01
8210
⾼维特征的哈希技巧
本文首先介绍嵌入技术,引出Hash Trick;其次分析就Hash冲突给出理论和实验证明,给出一个减少冲突的方案;接着就具体的场景给出减少特征Hash冲突或者在有限的参数空间内尽可能地表示高维特征的技巧;最后给出简单结论。
锅逗逗
2022-08-01
4110
ScalableGCN
ScalableGCN是一种由阿里妈妈提出的在大规模图上加速Mini-Batch GCN训练速度方法。
锅逗逗
2022-08-01
2980
深度CTR预估模型的演化之路
在计算广告和推荐系统中,点击率(Click Through Rate,以下简称CTR)预估是一个重要问题。在CTR预估任务中(以下简称CTR任务),我们通常利用user信息、item信息和context信息来预测user对item的CTR。
锅逗逗
2022-08-01
6330
内点法初探——线性规划标准形式下的求解思路
其中,线性规划标准形是线性规划的一种特殊情况,近年来已经被广泛、深入地研究。在求解线性规划问题时,可以将上述的一般形式通过某种变化(如引入松弛变量等)转换成标准形式:
锅逗逗
2022-08-01
7580
RandomWalk在GraphEmbedding中的应用
从某个节点的邻居中随机挑选一个节点作为下一跳节点的过程称为随机游走(Random Walk,下文简称游走),多次重复游走过程可产生游走序列。
锅逗逗
2022-08-01
9610
没有更多了
社区活动
【纪录片】中国数据库前世今生
穿越半个世纪,探寻中国数据库50年的发展历程
Python精品学习库
代码在线跑,知识轻松学
博客搬家 | 分享价值百万资源包
自行/邀约他人一键搬运博客,速成社区影响力并领取好礼
技术创作特训营·精选知识专栏
往期视频·千货材料·成员作品 最新动态
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档