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反馈+负反馈还不够,还有【中性反馈

因此,本文提出了一个综合框架,通过正反馈(即他们花更多时间阅读的文章)和负反馈(即他们选择跳过而不点击的文章)来模拟用户行为。 并且该框架使用会话开始时间隐含地对用户进行建模,并使用其初始发布时间对文章进行建模,称之为“中性反馈”。 本文主要是考虑不同的反馈方式,构建一种新的反馈“中性反馈”来加强对用户兴趣的建模。 2. 2.3 将时间建模为中性反馈 一个用户在一篇特定文章上停留的活动时间是持续时间。 2.4 正反馈 隐式正反馈采用用户点击每篇文章后在其上花费的活跃时间间隔。如果用户在一篇文章中停留的时间很短,很可能是因为用户被标题所迷惑,但实际上并不喜欢这篇文章。 每个活跃时间度共享相同的embedding向量 \mathbf{ta}_i ,表示正反馈的程度。将此向量作为额外的点击级反馈输入注意力计算。

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    如何提反馈

    在ThoughtWorks胜任力模型中提到:我们提出的反馈,应该是基于行为的、具体的、有帮助的反馈。 因为它会使“反馈”的效果大打折扣,甚至出现负面效果。 这就要求提供反馈的人实事求是,反馈的内容是对方的行为,不要增加任何的主观判断。 ---- 如何提反馈呢? 征得对方同意 反馈不是一个单方面的活动,对方的接受程度会直接影响到反馈的效果。因此,征得对方同意是反馈开始的第一步。 如果从接受者的角度来看待反馈,我们可以引入一个防御模型来解释同样的问题。 ? 反馈防御模型 反馈防御模型有外,中,内三层分别为:行为,态度和价值观/信仰,内层对反馈的防御大于外层。 当对方在接受反馈时,如果内容仅仅包含行为的事实,那么这将是一个较为容易接受的反馈,若是包含对态度、乃至价值观的反馈,其效果可想而知。

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    持续测试持续反馈

    什么是持续测试-- 首先,关于什么是持续测试,个人的理解是:贯穿整个研发周期,不断验证和反馈的测试活动。至于形式是手动还是自动化,并不是那么重要。 所以,持续测试的形式并不是那么重要,重要的是能够得到持续的反馈。 --2. 为什么要做持续测试-- 我们为什么进行持续测试呢?原来传统的测试模式存在什么问题? 需要我们做到快速、持续的价值验证,并快速给出反馈。 --3. 持续测试实践-- 那么我们如何落地持续测试呢,我分成了两部分的能力来解释:业务能力层面和工程能力层面。 持续反馈与提升-- 关注反馈的价值,让每次的反馈都能促进质量的提升。减少因为理解误差带来的风险和返工。同时,通过及时地反馈,来保证研发进度,让全体成员知道项目的风险和进展,适时调整需求的优先级。 反馈并不一定会带来提升,在这中间还缺一个东西,就是改进清单。没有改进的反馈,很容易让反馈者疲劳,直到不反馈

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    你真的懂反馈吗?

    今天给大家介绍两个概念,反馈效应和反馈回路。 反馈效应 反馈效应是指对活动结果的评价。能强化活动动机,对工作起到促进作用。 反馈效应在工作中尤其重要。公司年终业绩汇报结束了,你认为表现得可圈可点。 一般情况下老板可能有下面三种反馈: 零级反馈:老板啥也不说,连一句肯定和表扬的话都没有。 一级反馈:只是简单地提出表扬或批评,比如:太棒了,太好了。 心理学家布朗通过实验对反馈效应进行了进一步研究,结果表明,反馈主体和方式的不同,对学习和工作的促进作用也不相同,一般来说,自己进行主动反馈要优于别人的反馈反馈的效应可应用在各个生活场景,一个人工作和家庭是否和谐都和反馈有关 没有人喜欢不知情,没有人喜欢没有反馈反馈的思维模型:反馈回路 什么是反馈回路呢?反馈回路指的是两个以上的因果链首尾相连形成的闭合回路。 反馈回路只分为两种,一种是正反馈回路和负反馈回路。 如果说正反馈像是一匹脱缰的野马,负反馈就像牵马的缰绳,让马不会跑太远,同样的除了叫负反馈,别的地方叫使用调节回路,保持平衡回路负反馈循环等。

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    持续测试持续反馈

    什么是持续测试-- 首先,关于什么是持续测试,个人的理解是:贯穿整个研发周期,不断验证和反馈的测试活动。至于形式是手动还是自动化,并不是那么重要。 所以,持续测试的形式并不是那么重要,重要的是能够得到持续的反馈。 --2. 为什么要做持续测试-- 我们为什么进行持续测试呢?原来传统的测试模式存在什么问题? 需要我们做到快速、持续的价值验证,并快速给出反馈。 --3. 持续测试实践-- 那么我们如何落地持续测试呢,我分成了两部分的能力来解释:业务能力层面和工程能力层面。 持续反馈与提升-- 关注反馈的价值,让每次的反馈都能促进质量的提升。减少因为理解误差带来的风险和返工。同时,通过及时地反馈,来保证研发进度,让全体成员知道项目的风险和进展,适时调整需求的优先级。 反馈并不一定会带来提升,在这中间还缺一个东西,就是改进清单。没有改进的反馈,很容易让反馈者疲劳,直到不反馈

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    反馈型神经网络

    反馈型神经网络(recurrent networks)是一种从输出到输入具有反馈连接的神经网络,其结构比前馈网络要复杂得多。典型的反馈型神经网络有Elman网络和Hopfield网络。 Elman网络是两层反向传播网络,隐层和输入向量连接的神经元,其输出不仅作为输出层的输入,而且还连接隐层内的另外也一些神经元,反馈到隐层的输入。 由于其输入表示了信号的空域信息,而反馈支路是一个延迟单元,反映了信号的时序信息,所以Elman网络可以在时域和空域上进行模式识别。 newhop返回反馈网络的权值偏差。向量元素的取值为-1或1,函数返回创建好的hopfield网络,并在给定的向量上有稳定的平衡点,且需要使为平衡点尽可能少。 s2,n2]=size(t); s1=10; net=newelm(x,T,[s1 s2],{'tansig','purelin'},'trainlm'); net.trainParam.epochs=500

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    基数反馈 (Cardinality Feedback)(一)

    概述 本文将介绍在11gR2的版本上推出了基数反馈(Cardinality Feedback 以后简称CFB)功能,通过这个特性, 对于某些查询在第一次执行时,如果CBO发现根据统计信息估算出的基数( 另外,基数反馈 (CFB)在12c版本上得到更进一步的扩展改称为统计反馈(Statistics Feedback), 成为12c自动重新优化(Automatic Reoptimization)的一部分 关于这统计反馈(Statistics Feedback)中扩展的内容和12c自动重新优化(Automatic Reoptimization)的内容 将在以后的章节中进行介绍。 本文是基数反馈 (Cardinality Feedback)的第一部分主要介绍当基数反馈 (Cardinality Feedback)无效时的状况: 例子1(CFB无效) 首先我们在10.2.0.5的环境中也就是 总结 本文是基数反馈 (Cardinality Feedback)的第一部分,主要介绍基数反馈 (Cardinality Feedback)的概述和当CFB无效时的状况例子。

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