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。...论文链接： Graph4Rec: A Universal Toolkit with Graph Neural Networks for Recommender Systems 笔者认为，Graph4Rec...存在以下三个方面值得借鉴和思考： 统一GNN训练范式 提供多种GNN实现策略和技巧 提供真实场景中的评测方法和评测数据集 统一GNN训练范式 Graph4Rec将GNN的训练过程拆分成以下五个步骤...针对大规模训练问题，Graph4Rec采用参数服务器来解决。...（1）模型不好比：没有统一的数据集和评测方式，无法直接评判模型的好坏 （2）demo与落地存在GAP：大多数论文只提供了一个小数据集上的demo，无法代表真实业务场景数据集的应用效果 Graph4Rec
Mind the Context: The Impact of Contextualization in Neural Module Networks for ...
但随着使用次数的增加，我渐渐发现一套Python脚本并不能胜任：一方面，面对复杂的业务场景，很难有一套灵活的模式去匹配所有的数据格式；另一方面，随着数据量的增长，性能也成了一个大问题。...于是我开始着手设计和实现Rec。...而由“…”分割成的两部分也是有差异的：在其后的字段使用的是类似Python的负数下标；换句话说，我并不需要知道本来的数据有多少个字段，只需要知道我要获取的倒数第几个是什么就可以了。...Rec的验证规则也是从简设计。...，Rec也不能够满足。
Precision 和 Recall值是既矛盾又统一的两个指标，为了提高 Precision 值，分类器需要尽量在 “更有把握” 时(即，提高分类阈值！)才把样...
关注我们，一起学习 简单汇总了一下LLM4Rec的最新进展，希望对大家有帮助，部分文章已经解读过，后续也会对其中的一些有趣的文章进行阅读。
LLaMA 是一个基座模型，在做适当 Instruct-tuning 后效果会明显提升；整个过程参考 https://github.com/tloen/alpaca-lora stage-2：称为 rec-tuning...Recommender Systems Zero-Shot Next-Item Recommendation using Large Pretrained Language Models Chat-REC...M6-Rec M6-Rec: Generative Pretrained Language Models are Open-Ended Recommender Systems https://arxiv.org...阿里内部自研，和 T5/GPT 差不多； 没有使用 item_id，而是使用 item 相关的文本对其进行表征，例如 item 的描述等； 具体的推荐任务 prompt 输入模板设计参考原文，不赘述～ M6-Rec...Chat-REC Chat-REC: Towards Interactive and Explainable LLMs-Augmented Recommender System https://arxiv.org
(1) 可用性 建议在网络上传输元数据时确保高可用性。 (2) 数据量 相对于总服务数量、内容数量和网络带宽这些因素而言，在传输元数据时，建议让传输的数据...
国际电信联盟 (ITU) 是联合国在信息和通信技术（ICT）领域的专门机构，电信标准化部门（ITU-T）则是ITU 的常设机关。ITU-T负责研究技术、操作和资...
LoardPe与Import REC X64dbg脚本 脱壳 Upx 将要学习到的内容 x64脱壳脚本的编写 LoarPe 与Import 工具的使用 一丶X64dbg调试器与脚本 1.1 起因 在逛论坛的时候...二丶LoardPe 内存Dump与Import Rec导入表修复工具 2.1 脚本执行到OEP ?...(loardpe + import rec) 可以得出以下信息 OEP VA = 00401500 ImageBase = 00400000 (这个不贴图了,是这个) 以上信息一会会用到. 2.2 LoardPe...此时这个文件无法正常运行,需要我们修复一下. 2.3 Import Rec 进行修复 ?...总共四个步骤 ps:以管理员运行 Import Rec 1.选择你的进程,也就是x64Dbg 挂起的那个进程 2.OEP位置, 这个就用到我们上面的信息了.
REC-4881是一种口服的、非ATP竞争性的MEK1和MEK2的异生小分子抑制剂，正在开发用于减少FAP患者的息肉负担和向腺癌的发展。...REC-4881在之前的临床研究中耐受性良好，与预期用途一致，并且具有肠道定位PK特征，可能对FAP以及潜在的其他APC驱动的胃肠道肿瘤有利。...预计在本季度末启动REC-4881用于FAP的II期双盲、随机、安慰剂对照的临床试验。...Recursion通过利用其专有的人工智能药物发现平台Recursion OS，发现了REC-4881作为治疗FAP的潜在候选药物。...在过去10个月内，美国FDA授予该公司REC-4881的孤儿药和快速通道认定，以支持FAP新疗法的开发和评估。
关注我们，一起学习~ 标题：MLP4Rec: A Pure MLP Architecture for Sequential Recommendations 链接：https://arxiv.org/pdf...本文基于 MLP 的架构的最新进展提出了一种新颖的序列推荐系统 (MLP4Rec)，该方法对序列中商品的顺序敏感，设计一种三向融合方案，连贯地捕获顺序、跨通道和跨特征相关性。 2....懒人阅读 本文针对序列推荐提出MLP4Rec方法，针对位置编码可能会破坏embedding语义的问题以及特征中的顺序依赖关系问题，作者提出了三向融合方案。...3.2 框架概览 MLP4Rec可以显式地学习三向信息。第一个是时间信息，即 S_n 之间的顺序依赖关系。...MLP4Rec包含L层，每一层都有相同的设置，一个序列混合器、一个通道混合器和一个特征混合器。
最近看了一些LLM4Rec的论文，做了一丢丢小分享和小总结，这里也分享给大家，希望有所帮助。 目前LLM在RS中的应用范式主要是两类：LLM as Rec和LLM for Rec。...LLM as Rec 零样本（zero-shot），上下文学习（in-context learning），微调（fine-tune） LLM for Rec 总结（summary），embedding，...LLM as Rec 2. LLM for Rec 3.
Caser差于 GRU4Rec+ 和 SASRec，尤其是稀疏的数据集。...而且SASRec 更优于 GRU4Rec and GRU4Rec+，证明了Self-Attention是非常强，针对于序列推荐。...增加了BERT4Rec（带1个mask）的实验，其与SASRec之间的主要区别在于，BERT4Rec预测目标项时理解上下文中的序列中所有item信息，而SASRec只抽取了左侧当前时刻前浏览过的item...基于Self-Attention的方法（即SASRec和BERT4Rec）在所有数据集上都能获得优异的性能。最后， Bert4Rec 模型在所有数据集上始终优于所有其他模型，即使隐藏维度相对较小。...target=https%3A//github.com/FeiSun/BERT4Rec
The media component text允许捕获和呈现信息，允许从发端用户传输至目的地用户，允许呈现给人类用户，允许处理、存档和检索。
下面的例子示明了使用H.262编解码器时，广播电视提供可接受性能时的传输层最低性能预期要求： 表 IV.1的假设:
视频和音频的QoE要求可能要基于平均意见得分（MOS）和双刺激连续质量分级（DSCQS）这样的QoE评价方法[b ITU-R BT.500-11]。然而，主观测...
提出的方法LLM-Rec包括四种不同的提示策略:1)基本提示 2)推荐驱动提示 3)参与指导提示 4)推荐驱动+参与指导提示。...具体来说，我们提出了LLM-Rec提示，它包括为个性化内容推荐量身定制的各种提示策略。这些策略包括基本提示、推荐驱动提示、参与引导提示以及推荐驱动提示和参与引导提示相结合。...通过全面的实证实验，我们评估了LLM-Rec框架的有效性，并将其与基线方法进行了比较。我们的研究深入了解了不同提示策略对推荐性能的影响，并揭示了利用LLM进行个性化内容推荐的潜力。...总结 本文介绍了LLM-Rec提示策略,利用大语言模型进行输入增强,以提高个性化内容推荐。通过对LLM-Rec四种变体的全面实验,观察到增强输入文本与原始内容描述的组合可显著提高推荐性能。
LLM-Rec:基于提示大语言模型的个性化推荐 1....基本信息 论文题目:LLM-Rec: Personalized Recommendation via Prompting Large Language Models 作者:Hanjia Lyu, Song...提出的方法LLM-Rec包括四种不同的提示策略:1)基本提示 2)推荐驱动提示 3)参与指导提示 4)推荐驱动+参与指导提示。...本文的主要贡献是提出了LLM-Rec提示,它包含基本提示、推荐驱动提示、参与指导提示以及推荐驱动与参与指导组合提示等策略。这些策略旨在增强LLM生成的输入文本,提高内容推荐的准确性和相关性。 4....结论 本文介绍了LLM-Rec提示策略,利用大语言模型进行输入增强,以提高个性化内容推荐。通过对LLM-Rec四种变体的全面实验,观察到增强输入文本与原始内容描述的组合可显著提高推荐性能。
第6章的各种表格所列出的临时参数是基于诸多考虑的，其中包括行业最佳实践（例如有线电视实验室规范、编码器供应商指引）、有竞争力的系统的性能（例如有线电视、卫星电视...
3.9（3.10)：初期测试一直有问题后作者改为3.9，如果有需要自行验证3.10：https://www.python.org/[3] Python：是执行脚本的关键词，需要配置环境变量，下面的很多组件都需要配置环境变量.../pretrain_models/best_accuracy //导出模型 python tools/export_model.py -c configs/rec/ch_ppocr_v2.0/rec_chinese_lite_train_v2.0...//使用训练预测(预测文件夹) python tools/infer_rec.py -c configs/rec/ch_ppocr_v2.0/rec_chinese_lite_train_v2.0....=trainTest/ //使用训练预测(预测单个文件) python tools/infer_rec.py -c configs/rec/ch_ppocr_v2.0/rec_chinese_lite_train_v2.0...=trainTest/1000.jpg //使用导出模型预测 python tools/infer/predict_rec.py --image_dir=".
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