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TKDE2023 | 基于学习的社交推荐算法

TLDR: 本文将社交推荐任务建模在曲空间学习之下,并提出了一种基于学习的社交推荐模型。...更多社交推荐算法的背景知识与经典算法可参考社会化推荐浅谈和深度学习技术在社会化推荐场景中的总结。 然而,欧几里得空间在表示的自然幂律分布时会出现结构扭曲,导致基于的社交推荐结果不尽理想。...最近,一些研究探索了将嵌入学习转移到曲空间的替代方法,曲空间可以保留现实世界的层级结构。 然而,直接将当前的嵌入模型应用于社交推荐并非易事,因为存在两大挑战:网络异质性和社交扩散噪声。...为了解决上述挑战,本文提出了一种基于学习的社交推荐(HGSR)模型。首先,利用曲社交嵌入的预训练来探索社交结构,这可以保留社交网络的层级特性。...总之,本文提出了一种新颖的HGSR模型用于曲空间的社交推荐。为了利用社交影响扩散引入的异质性和噪声问题,设计了一种社交预训练增强的曲异质学习方法。

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WSDM2022 | 基于曲几何无标度建模的知识感知推荐算法

现有研究表明曲空间,即具有指数增长特性的连续树形空间,对具有层次数据结构或无标度网络结构数据可产生较少的失真,如图 1(b)所示,在曲空间中,靠近图中心的节点距离较小,而靠近边界的节点距离较大。...2.2 曲几何 曲几何是一种非欧几里得几何,其具有恒定的负曲率,测量集合物品如何偏离平面。本文使用洛伦茨模型来建模曲几何空间。...首先需要对物品 i 进行 l 跳子采样,以获得其在知识图谱中的高阶子;然后从 l 跳子传播知识,并迭代聚合到节点 i。...本文 LKGR 模型的损失表示为: 本文方法 LKGR 的整体算法框架如算法 1 所示。 实验 本文实验使用的数据集为推荐系统中三项基准数据集,数据集具体如表 1 所示。... 3 展示了 topk 推荐任务下本文算法与基线算法的性能对比。

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我的秋招经历

这并不是给华打广告(麻烦华给我点广告费),我觉得华的这个网站做的确实不错,题目全都按照类别归类好了,需要补强什么知识点可以专门进行针对性的训练,而且做题的时候还有自带的计时功能,每次做完之后可以看看自己的做题速度有没有变快...我是按照各个专题进行刷题的,并且每次做完都会将正确率和时间记录下来,观察自己的变化,看看哪里还有薄弱的部分,哪里需要进行加强 刷题确实很辛苦,下面是我打草稿用掉的A4纸 有时候会忘掉一些知识点,因此我也画了不少思维导方便复习...考完之后大概过了1个星期左右面试,分两面,一面大概简单问问是哪里人,问了一个和同事起冲突怎么办的问题。...12月2号面试,12月6号下午接到录用通知,当天我就完成了签约,具体细节就不说了,感兴趣的可以私聊问。...实际上我的整个秋招过程所有环节都在为中石化做准备,前期刷题我的是中石化的书,参加其他企业的笔试也是为了测试自己的做题速度,为中石化笔试做准备,参加其他企业的面试也是为了锻炼自己的脸皮,顺便锻炼自己谈吐

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深入内核丨12C 新特性之 TOP - N 频率柱状原理和算法

在 Oracle 12c 当中,优化器的一个新特性就是提供了新类型的柱状数据,Top - N 频率柱状和混合柱状。优化器利用它们可以更加高效、精确地计算执行计划代价,选择最优计划。...12c 在线文档描述: Top - N 频率柱状是频率柱状的一个变种,它忽略了那些"非流行数据"(即出现频率低的数值)。...例如,1000枚硬币中只有一枚面值1分的硬币,那在创建柱状分组时,它就可以被忽略。Top - N 频率柱状能产生一个更利于"流行数据"(高频率数据)的柱状。...因此可以看到该值小于阈值(96),所以不会产生 Top - N 频率柱状。 基于 Top - N 频率柱状的选择率计算 基于 Top - N 频率柱状的选择率计算并不复杂。 1....如果判定谓词中数据位于柱状当中,则采用柱状数据计算选择率; 2. 如果判定谓词中数据不位于柱状当中,则由柱状以外的唯一值数及其数据数量来计算选择率。 举例说明: ? 。。。。。。 ?

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深入内核丨12C 新特性之 TOP - N 频率柱状原理和算法

个人网站 www.HelloDBA.com 在 Oracle 12c 当中,优化器的一个新特性就是提供了新类型的柱状数据,Top - N 频率柱状和混合柱状。...12c 在线文档描述: Top - N 频率柱状是频率柱状的一个变种,它忽略了那些"非流行数据"(即出现频率低的数值)。...例如,1000枚硬币中只有一枚面值1分的硬币,那在创建柱状分组时,它就可以被忽略。Top - N 频率柱状能产生一个更利于"流行数据"(高频率数据)的柱状。...基于 Top - N 频率柱状的选择率计算 基于 Top - N 频率柱状的选择率计算并不复杂。 1. 如果判定谓词中数据位于柱状当中,则采用柱状数据计算选择率; 2....如果判定谓词中数据不位于柱状当中,则由柱状以外的唯一值数及其数据数量来计算选择率。 举例说明: 。。。。。。

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12.PGL学习之项目实践(UniMP算法实现论文节点分类、新冠疫苗项目实战,助力疫情)

在此之上,搭建了CPU引擎和GPU上进行tensor化的引擎,来方便对进行如图切分、图存储、采样、游走的算法。...此外,发现之前有一篇论文提出了OTE的算法,在神经网络上进行了两阶段的训练。...本文以推荐系统为例,介绍一下平时如何将神经网络在应用中进行落地。 推荐系统常用的算法是基于item-based和user-based协同过滤算法。...[False]])} # 数据可视化 fig = plt.figure(figsize=(24, 12)) nx_G = nx.Graph() nx_G.add_nodes_from([i for i...后续将做一次大的总结偏向业务侧该如何落地以及算法的归纳,之后会进行不定期更新相关的算法! easydict库和collections库!

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Python 全栈 191 问(附答案)

免费的电子书,花钱的课,实体书籍... 现在想一下,你真正从中学到多少: 正则会用了吗? __getitem__用过吗? callable对象怎么实现的? 还在觉得yield可有可无吗?...机器学习调调包,越来越心虚,可是算法那些数学公式看到就头大,怎么办?放弃它?跳过它?改行? 神经网络能拟合任意函数,奥妙在哪里?这有多神秘? ......使用 datetime 模块,打印出当前时间,显示格式:yyyy年-mm月-dd日 HH:mm:ss datetime.strptime('2020-02-22 15:12:33','%Y-%m-%d...装饰器都用在哪里,可否举几个例子? wraps 装饰器确保函数被装饰后名称不改变 写个装饰器统计出某个异常重复出现到指定次数时,历经的时长。...data;legend;网格;数据范围;x 轴日期格式自适应;轴;或多排布;嵌入 Pyecharts 快速入门第 1例 Pyecharts 万物皆 options,参数配置方法总结 Pyecharts

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天蝎座性福指数最低-肥皂与手纸:神奇的电商大数据分析

怎么这么多人肥皂和手纸?是啊,这就是趋势变化,一方面说明京东商城百货化成绩不俗,购物篮丰富度大大提升,另一方面也说明年轻网民们的生活必需品消费也呈现出电商化的趋势。 ?...(看到此,花粉、果粉、星粉、米粉,怪不得他们经常互喷) 2013年十一期间,新用户主要集中在电脑办公,手机数码品类,用户数占比分别为16%、13%;2014年十一期间,新用户主要集中在服饰内衣、鞋靴箱包等品类...,用户数占比21%、12%。...按道理讲朝阳区北京夜生活最丰富的地区了,曾经的天上人间,灯红酒绿的三里屯都在这里,双十一朝阳区的青年们都跑哪里去了。...比如,虽然网友在早上和深夜下单已经成为习惯,但是移动电商还是带来了不同的东西,数据显示移动端购物呈现出“随看随”的特点,这样的消费特征让每一个时段的购物频次相当扁平化。

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腾讯课堂11消费趋势报告出炉!超百万人同时涌入,人均学习时长增长50%

11月12日,国内领先的在线职业教育平台腾讯课堂发布了《202211网课消费趋势报告》。...报告显示,从算法、编程到情商口才,从汽修、消防到短视频带货,从养花养草到科学养娃……这届学习型青年对各类技能的学习热情在11期间拉满。...理性消费的学习型青年,课也讲究“多、快、好、省”,“实用速成型”课程成为青年热学首选。 11期间,学习人数TOP10网课榜单上,训练营、官方严选课、直播公开课获用户疯狂“打call”。...趋势四:11,你你的迪奥,我修我的奥迪 学习型青年:11做全能型人才,自己的汽车自己修! 汽修人才缺口大? 腾讯课堂学习型青年:“别说了,马上学起来!”...11首个小时,腾讯课堂青年在线爆“奥迪汽修速成班课程”。

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11 特供!临战前收下这几款小程序,分分钟省下一个亿

关注「知晓程序」公众号,微信后台回复「0109」,一张教你玩转小程序。 不买便宜的,只对的 当降价,刷口碑,各种眼花缭乱的宣传扑面而来时,会被太多信息淹没。...小程序「什么值得」帮你从众多选择中过滤,做出有价值的消费。前看一看,无论在哪里下单,都可以当作参考。 攻略+好价的方式,一方面可以解决你购物的痛点难题,另一方面可以把性价比高的物品推荐给你。 ?...轮播的时效性攻略、好文的推荐攻略,还有搜索中的关键词攻略。时效性攻略负责满足眼下最痛的痛点,像 11.11 刷什么卡优惠最多,宝宝安全座椅选 11 购指南,实实在在的干货贴。...「什么值得」小程序使用链接 https://minapp.com/miniapp/4724/ 不得不说,这款小程序在前的确是个实用的工具。 放宽心,不纠结 有这样一句话是:成大事者不纠结。...那么问题来了,费心挑了不少优价好物,怎么才能最划算,对得起节日做活动的优惠? 「消费分期计算器」这款小程序就是帮你理性消费的高效工具。算计好,省下一波可以再买买买。

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OPPO R15来了,网友:刚买了R11s,就出R15,你觉得我还会吗?

配备了后置摄像头,而前置摄像头依旧采用了到 2000万像素。...你觉得我还会吗?是的,你猜对了! 网友:老子刚的R11S没两天,你跟我说要出R15?????网友:我的R7用到R15都出来都没换过手机。...所有的钱都用来给明星代言费,试问你的手机研究经费能高到哪里?质量?这种机子我们业内叫它“一次性手机”。 网友:有些人能别觉得自己最清醒吗?...网友:你们都说你们的oppo这不好那不好,可是我的oppo r7s还好好的呀,我15年12月份的,用到现在了,摔了好几次了,屏都没有碎,就是钢化膜碎过两三次,手机也就偶尔卡过几次,还是因为我操作的原因卡的...大家还是参考下值不值得 好了 才几个月研制的新机 也不会有太大突破。所以还是会有很多追星族,义无反顾的的。才刚r11s,反正买不起!

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这份高考卷,只有程序员能得满分...

彩票 C. 当乞丐 8、程序员下班前给老婆打电话:老婆,晚饭我带回来吃,你说买些啥? 老婆:1斤包子吧,如果遇到卖西瓜的,就买一个。 程序员包子时,看到旁边有人在卖西瓜。...模拟 2、一个数组,含有大量重复元素,使用( )进行排序是一种合理的抉择 A、快速排序 B、路快速排序 C、三路快速排序 D、希尔排序 3、杨辉三角,是二项式系数在三角形中的一种几何排列,在中国南宋数学家杨辉...A、《详解八章算法》、118 、119 B、《详解九章算法》、118 、119 C、《详解八章算法》、139 、140 D、《详解九章算法》、139 、140 4、小吴想执行某项破坏性的操作,比如快速删除系统元素...A、换 B、不换 C、可以换,但没必要 D、都可以 10、LeetCode 第 9 号问题是回文数求解,它有很多种解法,下面动的解法属于( ) ?...() A.牛顿 B.莱布尼茨 C.艾伦·麦席森·图灵 12、程序员是怎么炼成的?() A. 甘愿受苦 B. 学无止境 C. 伸出援助之手 程序员的高考试卷 考试结束!

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【技术种草】工作了17年,2021年11是我见过有史以来“撸腾讯云羊毛”最狠的一次!

1、可以放自己的资料,走到哪里都不怕丢文件,一键上传,多爽,速度还快; 2、可以部署一个自己唯一的博客网站; (1)有自己的独立域名; (2)想发什么就发什么,无拘无束(当然了,一定要合法哦); (3)...如果你想了,那么请继续往下看,经过我对比的三大云服务厂商的11优惠政策,带你拿下最爽的服务器!!!!! 为什么今年要撸腾讯云的羊毛呢?...小窍门:针对老用户,这个地方我有一个小招,还是从我朋友那里学来的,上一个11,他在腾讯云领了价值万元的卷,然后节省了1万多。厉害吧。...spread_hash_key=62ff2cb05c7850ac840ec53a39ad789b 5、无论是企业还是个人,服务器都享受加码礼; 加码礼1: 即送千元券 活动任意一台轻量服务器,或者云服务器...,就送千元代金券,无需任何额外操作。

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都是因为数学不好,美国人不敢吃中餐,中国人不敢过双十一

还有课代表把鸡翅单价的浮动趋势,做成线性和条形,在评论里讨论起来: ? 还有网友好不容易总结出了一条公式,结果代到24就不对了… ? ? 一家中餐馆的菜单,真是炸出了一堆学霸啊!...一个学霸找到了最优方案: 25只以下,就3的倍数只;25只及以上,就25、50或125只,这样的话每只鸡翅的均价都是最低。 ?...最后,一位“奥数冠军”总结出了餐厅的用意: 这家餐馆想每只鸡翅赚1美元,但利润中要扣除11.25%的营业税和餐馆税,以及油费电费之类的生产成本,所以他们的算法是: 总成本 = 鸡翅数x1.1125...11——继高考之后规模最大的数学知识竞赛: 定金100抵200;2件9折,3件8折;抢券满399减100;原价1395,预售价509,领券立减30元;跨店优惠券满200减20……废了九牛二虎之力,好不容易算出了满...人这一生走过最艰险的路,就是11网店商家的促销套路,让你们一个个成天不知道好好学习,终于被绕晕了吧?被搞死了吧? ?

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Python可视化#5000亿资产是什么水平#

按照每天彩票都中5百万来看,需要273年,也就是清朝乾隆二十七年开始不停的,还不能有节假日中断 ?...按照行哥之间分享过的50个数据可视化经典案例,这次的数据展示应该不成问题 数据统计 行哥将资产水平从5元到5千亿元分为了12个等级,用最简单的柱状来展示来12个等级的差异,也能更好的找到我们所在的位置...或者行哥又从50个经典案例里找了气泡,树状,饼,雷达来通过面积一一比较。结果非常感人,在气泡图里显示最小的那个点都表示500万资产,从图里要是想找到行哥的身价段位估计得拿显微镜来放大。...上下滚动查看更多 更换标的物 这么大的数据差异无论用哪一张来展示都难以同时表现出来,除非使用坐标轴或者截断坐标轴,但是两种展示画法没有那么形象深入人心 束手无策之际,想到之前行哥发过一个朋友圈:现在评价一个公司的价值都是以度...(百度的市值)为单位,例如阿里值12度,腾讯值11.9度,美团值3.5度,网易值1.5度,小米值1度等 那么为了让数据可视化形象并有代入感,现在这5000亿的资产也可以用我们平时合作次数最多的商业伙伴身价来评估

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逃离北上广,之后该去哪儿?一场大数据时代的人群迁徙

一波又一波的“逃离北上广”热潮过后,冲破“牢笼”的上班族又会选择哪里作为就业和生活的“伊甸园”?...不久前,高铭离开了工作生活12年的北京,举家回到故乡重庆。“重庆房价比北京便宜得多,孩子上学的问题也好解决。” 高铭的经历并非个案。最近几年,“逃离北上广”成为经久不衰的热门话题。...从北上广深人群迁徙和北上广深人群流入城市TOP10可看出,逃离一线城市的人群,主要流向了重庆、杭州、成都、厦门、苏州等地。 ? ? (图片说明:北上广深人群迁徙) ?...(图片说明:“逃离人群”在流入城市的居住情况) 上图告诉我们,逃离人群在流入新城市后,有二手房意愿的占比55.18%,有新房意愿的占比40.68%;有租房意愿的占比为43.62%;也就是说,多数人有意愿在新落脚地买房...作者 | 艾普大数据 ▍数据侠门派 艾普大数据(PandaData),是艾普自有的大数据应用生态体系产品,通过强大的数据采集、数据整合、算法模型、数据应用、数据可视化等多层次的大数据能力,为市场提供更高效和务实的用户洞察

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涨姿势,14个复杂数据可视化的奇妙例子(译)

探索 包括以下不同类别: 纸质书、电子书、麦当劳、智能手机、沃尔玛、亚马逊、唐恩都乐、星巴克、百思、7-11、信用卡交易、可口可乐服务、优惠券、彩票、服装、宠物食品、婴儿食品、玩具、枪支 7....数据从哪里来? 数据源来自彭博社调查。 11.互联网 ? 它是什么? “互联网用二维呈现了互联网上网站之间的关系。每一个网站是地图上的一个圆圈,圆圈的大小由网站流量决定,流量越大,圆圈越大。...数据从哪里来? 统计数据来自Alexa。 12.Redditviz ? 它是什么? Redditviz是互联网的首页——Reddit(译者注:社交新闻网站)的交互式地图。...算法跟踪了用户在过去八个月通过他们网络发布的帖子。如果存在比较大的趋势,比如说1000个人经常在两个子页面上发帖,那么算法就在地图上生成两个子页面的关联。 13.Renting vs....可视化显示了最主要的购房成本,并计算等价的每月租金。 数据从哪里来?

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活动回顾|Milvus 冬日限定趴 No.2

12 月 8 日晚 19:00,「Milvus 冬日限定趴」 在 Zilliz 视频号直播间与大家相聚!...来自什么值得的架构师杨守斌和苏宁的智能运营研发中心技术总监宋志也来到直播间与大家分享了 Milvus 在电商领域中的实践。...#02 Milvus 在值得的以实践 接下来分享的是来自什么值得的架构师杨守斌。他首先从业务需求和难点出发,从技术选型和模型设计上阐述了选择 Milvus 搭建商品匹配系统的优势。...在硬核的技术干货分享之外,两位嘉宾还向大家分享了在 11、618 等购物节期间难忘的经历。最后,两位嘉宾分享了自己与开源社区结缘的经历,并表达了对开源精神的喜爱和支持。

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金融数据分析与挖掘具体实现方法 -2

常用的技术指标: MACD RSI BOLL 接下来我们挨个分析,首先要了解一下什么是均线策略 均线策略是量化策略中经典的策略之一,其属于趋势跟踪策略,实现思想如下: 预设两条均线一条长均线...2.1.1 MACD的原理以及计算公式 原理:MACD的意义和移动平均线基本相同,即由快、慢均线的离散、聚合表征当前的多空状态和股价可能的发展变化趋势,但阅读起来更方便。...当六日指标上升到达80时,表示股市已有超现象,如果一旦继续上升,超过90以上时,则表示已到严重超的警戒区,股价已形成头部,极可能在短期内反转回转。...比如:在牛市时,通常蓝筹股的强弱指数若是80,便属超,若是30便属超卖,至于二三线股,强弱指数若是85至90,便属超,若是20至25,便属超卖。...因此我们对一只股票采取/卖行动前,一定要先找出该只股票的超/超卖水平。至于衡量一只股票的超/超卖水平,我们可以参考该股票过去12个月之强弱指标记录。

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