一年一度的AI盛会IJCAI将于2019年8月10日至16日在中国澳门举行,在此特整理关于推荐系统方向最新的论文列表,希望对大家有所帮助。通过整理论文列表发现:
第31届信息和知识管理国际会议CIKM2022将于2022年10月17日-21日以混合会议的方式在美国亚特兰大举行。CIKM会议是数据库/数据挖掘/内容检索领域顶级国际会议,也是中国计算机学会规定的CCF B类会议。关于该会议在历年推荐系统论文收录情况请参考下文:
推荐一波大佬整理的GNN4NLP论文大合集,总共100多篇,涵盖NLP的各种任务~
本文精选了上周(0508-0514)最新发布的24篇推荐系统相关论文,主要研究方向包括大型语言模型赋能推荐系统、对话推荐系统、图推荐系统、隐私保护推荐系统、工业界推荐系统(来自谷歌、亚马逊、阿里)等。
本文精选了上周(0617-0623)最新发布的19篇推荐系统相关论文,主要研究方向包括大模型强化学习提升推荐新颖度、异质贝叶斯网络音乐推荐、大模型类别引导的零样本推荐、推荐架构加速、利用图学习增强语言模型推荐系统、多语言新闻推荐、高效序列推荐、大模型增强的多场景推荐、大模型工作推荐、基于图的标签推荐、多模态扩散模型推荐、大模型新闻推荐、为大模型推荐蒸馏序列模式、将图卷积和对比学习统一到协同过滤框架、大模型增强的重排等。
【导读】既昨天推出六篇行人再识别文章,专知内容组今天又推出最近七篇行人再识别(Person Re-Identification)相关文章,为大家进行介绍,欢迎查看! 1. MaskReID: A Mask Based Deep Ranking Neural Network for Person Re-identification(用于行人再识别的一种基于深度排序的神经网络) 作者:Lei Qi,Jing Huo,Lei Wang,Yinghuan Shi,Yang Gao 机构:Nanjing Univer
ACM SIGIR 2021是CCF A类会议,人工智能领域智能信息检索( Information Retrieval,IR)方向最权威的国际会议。会议专注于信息的存储、检索和传播等各个方面,包括研究战略、输出方案和系统评估等等。第44届国际计算机学会信息检索大会(The 44rd International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, SIGIR 2021)计划于今年7月11日-7月15日以线上会议形式召开。这次会议共收到720篇长文和526篇短文投稿,有151篇长文和145篇短文被录用,录用率约为21%和27%。官方发布的接收论文列表:https://sigir.org/sigir2021/accepted-papers/
第43届国际信息检索研究和发展大会(SIGIR)将于2020年7月25-30日在美丽的中国西安举行。此次大会共收到了555篇长文投稿,录用147篇,长文录取率26.4%;共收到了507篇短文投稿,录用153篇,短文录取率30%。
软件成分分析(SCA)旨在识别和管理软件项目中包含的开源组件,其中组件指的是重用的 TPL 及其对应的版本。基于 SCA 的结果,开发人员可以有效地跟踪软件项目的潜在威胁,如漏洞传播和许可证违规。
本文精选了上周(0904-0910)最新发布的21篇推荐系统相关论文,主要研究方向包括推荐中的向量压缩、推荐中的公平性、大语言模型推荐系统、多场景推荐、跨域推荐、多行为推荐、对话推荐等。
【导读】既昨天推出七篇图像检索(Image Retrieval)文章,专知内容组今天又推出最近八篇图像检索相关文章,为大家进行介绍,欢迎查看! 1. Improving Deep Binary Embedding Networks by Order-aware Reweighting of Triplets(通过对三元组阶感知重加权来提高深层二进制嵌入网络) ---- ---- 作者:Jikai Chen,Hanjiang Lai,Libing Geng,Yan Pan 机构:Sun Yat-sen Uni
ACM SIGIR 2022是CCF A类会议,人工智能领域智能信息检索( Information Retrieval,IR)方向最权威的国际会议。会议专注于信息的存储、检索和传播等各个方面,包括研究战略、输出方案和系统评估等等。第45届国际计算机学会信息检索大会(The 45rd International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, SIGIR 2022)计划于今年7月11日-7月15日在西班牙马德里召开。这次会议共收到794篇长文和667篇短文投稿,有161篇长文和165篇短文被录用,录用率约为20%和24.7%。官方发布的接收论文列表:
今年ICLR会议已经把审稿意见放出来了,特此整理了一下关于推荐系统相关的论文,总共筛选出24篇。值得说明的是,之前整理的顶会论文都是正式被接收的,比如NeurlPS2022推荐系统论文集锦与CIKM2022推荐系统论文集锦。这次由于ICLR是Open Review的,所以目前下文所列出的论文列表不是最终的接收列表,而是投稿列表。正因为如此,我们可以看到每篇论文的投稿过程,了解在投稿过程中所关注论文的审稿意见以及评分,并可以学习一下在投稿过程中如何与审稿人进行亲切友好的battle。下文整理了每篇文章的标题、目前获得的评分、论文链接以及论文摘要。大家可以通过链接获取论文的详细评审意见以及论文的原始文件。
1. Mintaka:A Complex, Natural, and Multilingual Dataset for End-to-End Question Answering
【导读】机器学习领域顶尖学术会议——神经信息处理系统进展大会(Advances in NeuralInformation Processing Systems,NIPS),就是放在整个计算机科学界,也是数一数二的顶级学术会议。今年的NIPS将于 12 月份在美国长滩举行,本届NIPS共收到 3240 篇论文投稿,录用 678 篇,录用率为 20.9%;其中包括 40 篇口头报告论文和 112 篇 spotlight 论文。微软共中了16篇论文,其中微软亚洲研究院有4篇,Google有23篇。清华大学,今年共
CIKM 2022的论文已出,笔者整理了其中的推荐系统,点击率以及因果推断相关的论文。今年跨域,图学习还是热点,点击率模型中长短期兴趣的处理是热点。
【导读】作为世界数据挖掘领域的最高级别的学术会议,ACM SIGKDD(国际数据挖掘与知识发现大会,简称 KDD)每年都会吸引全球领域众多专业人士参与。今年的 KDD大会计划将于 2020 年 8 月 23 日 ~27 日在美国美国加利福尼亚州圣地亚哥举行。上周,KDD 2020官方发布接收论文,共有1279篇论文提交到Research Track,共216篇被接收,接收率16.8%。本文我们为大家整理收集了图神经网络专题系列的论文信息汇总。
A curated list of awesome Java frameworks, libraries and software.
Nature Inferring and perturbing cell fate regulomes in human brain organoids
This is a process diagram summarizing a Kubernetes cluster environment from three years ago, depicting various components and their relationships within it. The diagram from left to right illustrates a mind map ranging from the perspective of basic resources to application management. Let's explain the main components in the diagram:
NAACL 2021 Cross-Task Instance Representation Interactions and Label Dependencies for Joint Informa
第30届信息和知识管理国际会议(CIKM)将于2021年11月1日-5日在线上和线下的澳大利亚昆士兰黄金海岸同时举行。CIKM会议是数据库/数据挖掘/内容检索领域顶级国际会议,也是中国计算机学会规定的CCF B类会议。
腾讯安全科恩实验室《Order Matters: Semantic-Aware Neural Networks for Binary Code Similarity Detection》论文入选人工智能领域顶级学术会议AAAI-20。研究核心是利用AI算法解决大规模二进制程序函数相似性分析的问题,本文将深入对该论文进行解读,点击链接获取完整论文。
WWW 2023组委会近日放出了正式接收论文清单。大会共收到了1900篇论文,接收365篇,录用率为19.2%。完整清单见:
本文精选了上周(0410-0416)最新发布的22篇推荐系统相关论文,其中包含多篇基于扩散模型的序列推荐、基于提示学习的序列推荐、跨域推荐、图推荐等文章。
https://github.com/shaoxiongji/awesome-knowledge-graph
每天给你送来NLP技术干货! ---- 作者:zenRRan 公众号:深度学习自然语言处理 AAAI2022出来一段时间了,但是好像还没人整理出NLP相关的论文呢,趁着周末最后一天还没过完,吐血整理了一番,需要的收藏即可。 其中包括:信息抽取、关系抽取、机器翻译、命名实体识别、多模态、数据增强、智能问答、多语言、知识蒸馏、文本纠错等。 信息抽取 OneRel: Joint Entity and Relation Extraction with One Module in One Step Yu-Ming
今年ICLR会议已经把审稿意见放出来了,特此整理了一下关于推荐系统相关的论文,总共筛选出31篇。值得说明的是,之前整理的顶会论文都是正式被接收的,比如NeurlPS2023推荐系统论文集锦等。这次由于ICLR是Open Review的,所以目前下文所列出的论文列表不是最终的接收列表,而是投稿列表。正因为如此,我们可以看到每篇论文的投稿过程,了解在投稿过程中所关注论文的审稿意见以及评分,并可以学习一下在投稿过程中如何与审稿人进行“亲切友好”的battle。下文整理了每篇文章的标题、目前获得的评分、论文链接以及论文摘要。大家可以通过链接获取论文的详细评审意见以及论文的原始文件。
转载:炼丹笔记 2021年最新时间序列预测论文&代码整理 AAAI 2021 📷 Deep Switching Auto-Regressive Factorization: Application to Time Series Forecasting 下载:https://arxiv.org/abs/2009.05135 代码:https://github.com/ostadabbas/DSARF Dynamic Gaussian Mixture Based Deep Generative Model fo
导读:本文是“深度推荐系统”专栏的第十一篇文章,这个系列将介绍在深度学习的强力驱动下,给推荐系统工业界所带来的最前沿的变化。本文主要根据Google推出的引领推荐系统与CTR预估工业界潮流至今的一大神作W&D[1],所总结出来的深度推荐系统与CTR预估工业界必读的论文汇总。
本文精选了上周(0624-0630)最新发布的16篇推荐系统相关论文,主要研究方向包括高效课程推荐、图推荐、多模态食物推荐、个性化多场景多任务联邦推荐、语言理解增强推荐、序列推荐、跨域推荐、去偏推荐、大模型可解释推荐、轻量化嵌入推荐基准、点击率预估等。
【导读】人工智能领域顶尖学术会议 AAAI 2018,暨第32届 AAAI 大会将于 2 月 2 日 - 2 月 7 日 在新奥尔良举行。AAAI 是由人工智能促进协会每年举行的学术会议,是研究人员和科学家展示他们在人工智能领域的研究和新思考的平台。每年的 AAAI 都会吸引来自全球各地的学者参会,值得一提的是,中国学术力量正在扮演越来越重要的角色,在 AAAI 2017 上,大会接受的来自中国学者的论文数量几乎已经和美国论文数量持平。详细录用名单日前已经公布,可参见:https://aaai.org/Co
记得当初学C/C++,留下的深刻印象就是严肃、谨慎,特别关注功能函数实现,写代码前会经常看书,怕自己犯低级又不可知的错误,像那些经典《C和指针》、《C缺陷和陷阱》、《编程之美》等等,读到最后感觉这些书已经不是在写编程了,而是在写哲学,设计的美学,虽然现在都忘的一干二净了....
Recently, Flutter app development has become a new easy, and productive way to create applications. Lots of the teams considering it as a possible technology for the next project, which is no surprise, since it has advantages of the native framework while being cross-platform. In this article, we will focus on how Flutter development is different in general and how Flutter mobile development for iOS works in particular.
点击上方“专知”关注获取更多AI知识! 【导读】第25届ACM国际多媒体会议(ACM International Conference on Multimedia, 简称ACMMM)于2017年10月23日至27日在美国硅谷Mountain View隆重举行。自1993年首次召开以来,ACMMM每年召开一次,已经成为多媒体领域顶级会议,也是中国计算机学会推荐的A类国际学术会议热门方向有大规模图像视频分析、社会媒体研究、多模态人机交互、计算视觉、计算图像等等。 昨天我们分享了由ACM SIGMM China
LANDrop 是一款开源免费的支持跨平台的「局域网文件传输工具」,它的使用体验上可以媲美苹果生态的“隔空投送”功能!能超级快速方便地将 iPhone、iPad、Android 手机/平板;Windows、Mac、Linux 电脑上的照片、视频、文档、文件发送到别的设备去。
【1】 Comparison of Czech Transformers on Text Classification Tasks 标题:捷克Transformer在文本分类任务上的比较
第28届SIGKDD会议将于8月14日至18日在华盛顿举行。据统计,今年共有1695篇有效投稿,其中254篇论文被接收,接收率为14.98%,相比KDD2021的接收率15.44%有所下降。其中,涉及到的推荐系统相关的论文共24篇(本次只整理了Research Track相关论文,对于Applied Data Science Track读者可自行前往下文链接查看)。整理不易,欢迎小手点个在看/分享。
第四十届国际机器学习会议ICML已在7月23日到29日在夏威夷会议中心举行。今年大会共收到6,538篇投稿,最终录取1,827篇,录用率为27.94%。我们从所有接收列表中筛选出与推荐系统主题相关的论文6篇,以供大家进行阅读和学习。
安装 LangChain CLI 和 LangServe, 安装langchain-cli会自动安装LangServe
GNN: graph neural network Contributed by Jie Zhou, Ganqu Cui, Zhengyan Zhang and Yushi Bai. 来源:THU
第32届国际人工智能联合会议(International Joint Conference on Artificial Intelligence, 简称为IJCAI)是人工智能领域最顶级的国际学术会议之一,也是CCF-A类会议。今年的IJCAI将于2023年8月19-25日在中国澳门特别行政区举办。在今年的4566篇投稿论文中,有大约15%的论文被接收,其中跟推荐系统相关的论文大约16篇。通过对今年的论文题目进行分析发现,对于图数据的挖掘仍然是主流,所涉及的技术涵盖多模态、注意力、强化学习、联邦学习等技术。
Twisted is an event-driven networking engine in Python. It was born in the early 2000s, when the writers of networked games had few scalable and no cross-platform libraries, in any language, at their disposal. The authors of Twisted tried to develop games in the existing networking landscape, struggled, saw a clear need for a scalable, event-driven, cross-platform networking framework and decided to make one happen, learning from the mistakes and hardships of past game and networked application writers.
nlp-tutorial是一个使用Pytorch/TensorFlow,学习自然语言处理的教程。大多数模型的代码行数少于100行。
前一篇介绍了英文论文模型设计(Model Design)和概述(Overview)如何撰写,并摘抄系统AI安全顶会论文的精句。这篇文章将从个人角度介绍英文论文实验评估(Evaluation)的数据集、评价指标和环境设置如何撰写,继续以系统AI安全的顶会论文为例。一方面自己英文太差,只能通过最土的办法慢慢提升,另一方面是自己的个人学习笔记,并分享出来希望大家批评和指正。希望这篇文章对您有所帮助,这些大佬是真的值得我们去学习,献上小弟的膝盖~fighting!
深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向,它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。
【导读】专知内容组整理了最近五篇度量学习(Metric Learning)相关文章,为大家进行介绍,欢迎查看! 1. Additive Margin Softmax for Face Verification(基于additive margin softmax的人脸验证方法) ---- ---- 作者:Feng Wang,Weiyang Liu,Haijun Liu,Jian Cheng 摘要:In this paper, we propose a conceptually simple and geome
前一篇介绍CCS2019的Powershell去混淆工作,这篇文章质量非常高,来自于浙江大学的李振源老师。这篇文章将从个人角度介绍英文论文模型设计(Model Design)和概述(Overview)如何撰写,并以系统AI安全的顶会论文为例。一方面自己英文太差,只能通过最土的办法慢慢提升,另一方面是自己的个人学习笔记,并分享出来希望大家批评和指正。希望这篇文章对您有所帮助,这些大佬是真的值得我们去学习,献上小弟的膝盖~fighting!
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