与传统的团队领导主导的以交谈为主的头脑风暴不同，工作坊更加强调用游戏的方式，让全体参与者，全程用全员可见的可视化方式，全身心投入沟通、协作、创新和探索的过程，达到集体心流，获得更好成效。
今天，距CIS 2019大会已经过去266天 CIS 2020大会筹备已正式启动 一年之期，如约而至 再聚首 无论天涯海角 静待与你相遇 「CIS 2020网络安全创新大会」由网络安全行业门户FreeBuf、赛博研究院、上海信息安全行业协会联合主办。大会将汇聚数十名出品人联合打造一场线上+线下的“安全狂欢节”，这里大咖云集、内容精彩纷呈，邀您与来自全球的精英学者、行业专家、技术专家、前沿厂商、顶级白帽年末共聚，打破时空阻隔，举杯同饮，共襄安全盛世。 目前可公开的信息 大会主题 数字时代，安全超频 大
选自arXiv 作者：Chao Li等 机器之心编译 参与：Panda 动作识别和检测正得到计算机视觉领域越来越多的关注。近日，海康威视在 arXiv 发布了在这方面的一项实现了新的最佳表现的研究成果，该论文也是 IJCAI 2018 Oral 论文。 动作识别和检测等对人类行为的分析是计算机视觉领域一个基础而又困难的任务，也有很广泛的应用范围，比如智能监控系统、人机交互、游戏控制和机器人。铰接式的人体姿态（也被称为骨架（skeleton））能为描述人体动作提供非常好的表征。一方面，骨架数据在背景噪声中具有
在之前的文章中，我们分别构建了产业链关系网络、供应链关系网络和新闻共现关系网络，都做了图聚类，并分析了各类关系下和集群内外股票间收益率相关性，最终也都得出了“关联股票比非关联股票表现出更强相关性，集群内股票比集群外股票也表现出更强相关性”的结论，三大网络关系和三大集群属性能提供有用的增量信息。本文将进一步以这些集群属性为预定义概念，借助 HIST模型提取集群的共有信息用于预测股票未来收益。
用户-商品交互的时间顺序可以揭示出推荐系统中用户行为随时间演进的序列性特征。用户与之交互的商品可能受到用户曾经接触的商品的影响。但是，用户和商品数量的大量增加，使得序列推荐系统仍然面临很多重要问题：（1）对短时用户兴趣建模的困难；（2）捕捉用户长期兴趣的困难；（3）对商品共现模式的建模效率较低。为了应对这些挑战，本文提出了一个记忆增强的图神经网络（memory augmented graph neural network, MA-GNN），以捕捉用户的长期和短期兴趣。
▪ 本文利用新闻数据，以全量公司（上市+非上市）为节点，以共同出现在新闻中为边，构建了新闻共现网络，并对其做社群检测；
让我们首先正式定义异构文本网络上的预测性文本嵌入的问题。 与无监督的文本嵌入方法（包括学习文本的一般语义表示的 Skip-gram 和段落向量）相比，我们的目标是学习为给定文本分类任务优化的文本表示。 换句话说，我们预期文本嵌入对给定任务具有强大的预测性表现力。 基本思想是在学习文本嵌入时合并有标签和无标签的信息。 为了实现这一点，希望首先具有统一表示来编码两种类型的信息。 在本文中，我们提出了不同类型的网络来实现这一点，包括单词共现网络，单词文档网络和单词标签网络。
秋夜冷峻云烟，渐次消褪，淡淡的月色，透过密集摇叶的缝隙，洒下斑驳的光点。摇曳着月影的婆娑，忽明忽暗，遥指苍穹，蓝色的天幕上散落着点点寒星。月色在灵动的云层间游弋，忽隐忽现、瞬息万变，呈现出无限的遐想.. 重磅消息 前端圈年度盛会-- IMWebConf 2017 前端大会 即将于9月16日 在深圳科兴国际会议中心盛大开幕 【大会介绍】 今年的IMWeb Conf，将会是一场大咖云集的前端盛宴。 除了腾讯以及阿里巴巴前端技术专家、Qunar前端架构师、摩拜科技前端负责人、UC内核前端负责人等国内前端大咖以
12月19日至20日，由腾讯主办的2020 Techo Park开发者大会将于北京召开。据了解，本次大会将邀请全球超过200位顶级技术专家来到现场，和数千位参会者就云计算、大数据和人工智能等前沿技术话题展开深度交流。预计将有超过百万用户通过线上和线下方式分享这场技术的年度盛会。
面对当前国内新一轮疫情防控的严峻形势，为积极配合政府各项防疫举措，降低疫情传播风险、确保与会人员的健康安全，经主办方慎重考虑，原定于线下举办的2022确定性网络技术与应用创新峰会将转为线上举办，线上会议时间为5月10日-11日，感谢您的关注与支持！ 虽然我们无法在线下面对面交流，但我们期待通过线上的形式，与行业组织、企业及用户侧单位一起，共商确定性网络技术实现未来网络变革大计，抓住“确定性网络+”的技术和经济发展机遇，推动千行百业朝着信息化、数字化、网络化和智能化的方向升级。 议程安排 白皮书参编单位申
今天给大家介绍Bioinformatics期刊的一篇文章，“Graph embedding on biomedical networks: methods, applications and evaluations”。文章研究了图嵌入方法在生物医学网络分析上的应用，来自美国俄亥俄州立大学、美国哥伦布国家儿童医院、华中农业大学的研究者完成了该项工作。文章选取了11种具有代表性的图嵌入方法，对3个重要的生物医学链接预测任务:（1）药物-疾病关联（drug-disease association, DDA）预测，（2）药物-药物相互作用（drug- drug interaction, DDI）预测，（3）蛋白质-蛋白质相互作用（protein - protein interaction, PPI）预测; 以及2个节点分类任务:（1）医学术语语义类型分类，（2）蛋白质功能预测进行了系统的比较。通过实验结果证明了目前的图嵌入方法取得了良好的效果，在生物医学网络分析方面具有很大的潜力。
建议查看原文：https://mp.weixin.qq.com/s/nURcYKN6vRBKjbMXAUbEng
12月19日至20日，由腾讯主办的2020 Techo Park开发者大会将于北京召开。据了解，本次大会将邀请全球超过200位顶级技术专家来到现场，和数千位参会者就云计算、大数据和人工智能等前沿技术话题展开深度交流。预计将有超过百万用户通过线上和线下方式分享这场技术的年度盛会。 代码传递思想 技术创造回响 Techo Park 开发者大会是由腾讯发起的面向全球开发者和技术爱好者的年度盛会，作为一个专注于前沿技术研讨的非商业大会，大会致力于开发者的能力成长和实践创新，旨在通过汇聚全球顶尖行业专家和技
最近笔者在做文本挖掘项目时候，写了一些小算法，不过写的比较重，没有进行效率优化，针对大数据集不是特别好用，不过在小数据集、不在意性能的情况下还是可以用用的。
摘要 1.引言 2.相关工作 3.The GloVe Model 4.实验 4.1评估方法 4.2语料库和训练细节
👇🏻 现峰会完整议程已经公开，期待 10月21日与你在 Doris Summit Asia 2023 相遇~
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 量化投资与机器学习公众号独家解读 量化投资与机器学公众号 QIML Insight——深度研读系列 是公众号今年全力打造的一档深度、前沿、高水准栏目。 历史汇总 QIML Insight深度研读，全网独一份！ 公众号遴选了各大期刊前沿论文，按照
词向量的表示可以分成两个大类1：基于统计方法例如共现矩阵、奇异值分解SVD；2：基于语言模型例如神经网络语言模型(NNLM)、word2vector(CBOW、skip-gram)、GloVe、ELMo。 word2vector中的skip-gram模型是利用类似于自动编码的器网络以中心词的one-hot表示作为输入来预测这个中心词环境中某一个词的one-hot表示，即先将中心词one-hot表示编码然后解码成环境中某个词的one-hot表示(多分类模型，损失函数用交叉熵)。CBOW是反过来的，分别用环境中的每一个词去预测中心词。尽管word2vector在学习词与词间的关系上有了大进步，但是它有很明显的缺点：只能利用一定窗长的上下文环境，即利用局部信息，没法利用整个语料库的全局信息。鉴于此，斯坦福的GloVe诞生了，它的全称是global vector，很明显它是要改进word2vector，成功利用语料库的全局信息。
本文是作者2023年8月底新开的专栏——《文本挖掘和知识发现》，主要结合Python、大数据分析和人工智能分享文本挖掘、知识图谱、知识发现、图书情报等内容。此外，这些内容也是作者《文本挖掘和知识发现（Python版）》书籍的部分介绍，本书预计2024年上市，采用通俗易懂和图文并茂的形式描述，会更加系统地介绍文本挖掘和知识发现，共计20章节内容，涵盖上百个案例。您的关注、点赞和转发就是对秀璋最大的支持，知识无价人有情，希望我们都能在人生路上共同成长。
论文：Graph Convolutional Networks for Text Classification. Liang Yao, Chengsheng Mao, Yuan Luo∗.
Link: https://microbiomejournal.biomedcentral.com/articles/10.1186/s40168-020-00857-2
今天学的论文是斯坦福大学 2014 年的工作《GloVe: Global Vectors for Word Representation》，在当时有两种主流的 Word Embedding 方式，一种是矩阵分解，类似 LSA；另一种是 13 年提出的 Word2Vec，基于滑动窗口的浅层神经网络。前者的优点是利用了全局的统计信息（共现矩阵），后者的优点是计算简单且效果好 = =，但缺点是没利用全局的统计信息。所以这篇论文的主要工作是想综合两者的优点。
2017腾讯“云+未来”峰会将于6月21日在深圳举行。腾讯云官网此前已公布大会议程，此次峰会为期两天，除首日邀请到海内外人工智能领域专家和业界领袖共话未来外，还将在次日分设九个专场，全行业探讨云上智能未来。 玩家遍布世界各地，游戏业务高度依赖云计算的全球服务。在本次大会中，游戏行业的全球化布局将成为重要议题。据悉，此次大会游戏专场将于6月22日在深圳大中华喜来登酒店举行，游族网络 CTO李湛、猎豹副总裁王嗣恩、DeNA China CEO任宜等行业领袖将出席分享游戏全球化经验。此外，腾讯游戏团队还将带来V
一、 概述 目网络面临上行用户体验容量差、深度覆盖不足、热点区域巨大容量需求三重挑战，随着FDD网络大规模部署的日益临近，TD-LTE和LTE FDD融合组网将是4G无线网络未来的演进方向，可以充分激发TDD/FDD两种制式网络的潜力，实现优势互补，最大化资源承载效率，获得最佳网络性能。
AI 科技评论按：深度学习近年来对数据科学产生了革命性的影响。基于计算能力的提升、数据来源的延展及编程框架的进步，深度神经网络已经无处不在。目前深度学习的相关方法在如计算机视觉、语音识别及生成、自然语言处理等多个领域取得了领先进展，也正在将它的应用领域延展至其它研究当中，取得更大的应用优势。
以 当人们在讨论 ChatGPT 时，都在讨论什么 中共享的 ChatGPT.csv 数据集为例，只需要在上面的网页中上传这个 csv 文件，就能实时生成 这个 ChatGPT 帖子讨论中的 hashtag 话题和 user 人物共现可视化矩阵，结果文件为 Gephi 所需的 nodes.csv 和 edges.csv 和前 Top-N 权重连边的 NxN 矩阵 csv，以及网络可视化图 html 文件。
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 量化投资与机器学习公众号独家撰写 感谢ChinaScope对本文提供数据支持 核心观点 本文在Qlib已实现的图神经网络模型GATs上进行改进，引入以基于数库SmarTag新闻分析数据的共现矩阵作为显性图关系； 实证
维克托·迈尔·舍恩伯格在其著作《大数据时代》中提到，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型。 奥巴马政府将大数据定义为“未来的新石油”，同时将“大数据战略”上升为国家战略。可见，大数据成为未来国家软实力因素之一的重要体现。当前中国网络舆情事件频发，社会舆情事件和涉官涉政舆情事件不断涌现，对社会政治生活形成多方面的影响。大数据背景下，网络舆情的传播形态具有鲜明的特色，使得我们对网络舆情的研判与引导更加科学，化解负面声音，引导中坚力量，推动网络正能量。 一 大数据时
《数智人文实战》专栏将以实战为主，分享数智人文相关的案例100个，旨在帮助初学者和探索数智人文发展。本文主要介绍文献可视化分析软件CiteSpace基础知识，以中国知网《红楼梦》文献为例，开展主题挖掘、关键词聚类及主题演化分析。基础文章，希望对您有所帮助，知识星球提供对应语料和代码。
在智能化、网联化、电动化、共享化的汽车“新四化”推动下，信息通信技术与汽车行业进入深度融合发展阶段，逐渐衍生出以智能网联技术为中心的产业链。当前，发展智能网联汽车已经成为各国共识，2020年我国发改委、工信部、交通运输部等十一个部门联合印发《智能汽车创新发展战略》，为中国智能汽车产业指明了方向，亮出了国家目标。 在此背景下，由江苏省未来网络创新研究院主办，SDNLAB社区承办的2022智能网联汽车产业峰会将于2022年8月3日-4日通过线上直播的形式举办。会议将邀请中国工程院院士、产业领域资深专家、行业技
正如GloVe论文的标题而言，**GloVe的全称叫Global Vectors for Word Representation，它是一个基于全局词频统计（count-based & overall statistics）的词表征（word representation）工具，它可以把一个单词表达成一个由实数组成的向量，这些向量捕捉到了单词之间一些语义特性，比如相似性（similarity）、类比性（analogy）等。**我们通过对向量的运算，比如欧几里得距离或者cosine相似度，可以计算出两个单词之间的语义相似性。
选自rowanzellers.com 作者：Rowan Zellers 机器之心编译 省流版：「如果你的研究领域涉及大规模的基础研究，那么当下的工业界或许是个不错的去向。」 对于一位想在计算机科学领域求职的博士生来说，当下的学术界和工业界，怎么选？ 在求职过程中，华盛顿大学博士生 Rowan Zellers 的目标原本是找到一份教职，进入学术界是自己博士期间就定下的路线。为此，他起草了一份目标名单，写了许多份申请材料，还动用了自己在学术界的社交资源网络，寻找更多的机会。 同时，他也开始接触工业界的机会。与业
如果有人问redis 到底跑的有多快,简单的回答,纳秒等级, 可如果再要细问,估计只能进行测试了,每台机器的物理硬件标准不同,所以就需要基准测试. 另外redis到底需要不需要进行调优,可能大部分场景不需要,但不需要不意味这你可以欣然接受你不会.
⾃然语⾔是⼀套⽤来表达含义的复杂系统。在这套系统中，词是表义的基本单元。顾名思义，词向量是⽤来表⽰词的向量，也可被认为是词的特征向量或表征。**把词映射为实数域向量的技术也叫词嵌⼊（word embedding）。**近年来，词嵌⼊已逐渐成为⾃然语⾔处理的基础知识。
在NLP(自然语言处理)领域，文本表示是第一步，也是很重要的一步，通俗来说就是把人类的语言符号转化为机器能够进行计算的数字，因为普通的文本语言机器是看不懂的，必须通过转化来表征对应文本。早期是基于规则的方法进行转化，而现代的方法是基于统计机器学习的方法。
答案是——“文本处理”。上面三个场景通过处理海量文本，完成了三个不同的任务：聚类、分类和机器翻译。
我们希望原始文本信息能够得到保留，例如国王和女王之间的关系和男人与女人之间的关系应是特别接近的，法国和巴黎之间关系与德国和巴黎的关系也是接近的。
2018全球虚拟·现实大会(2018 Global Virtual Reality Conference，以下简称“GVRC”)将于今年6月27日-28日在上海浦东举行。现诚邀各行业合作伙伴莅临现场，
No.40期 单词共现矩阵应用 Mr. 王：这个算法的优势在于，它的 key 空间相比前面的词对要小得多，这意味着它能够更好地利用 combiner。 但是这种做法实现起来相对会困难一些，而且这个算法
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/36
作者：shenshen-hungry 机器之心编译 参与：刘晓坤、思源 对于国内自然语言处理的研究者而言，中文词向量语料库是需求很大的资源。近日，北京师范大学等机构的研究者开源了「中文词向量语料库」，试图为大家解决这一问题，该库包含经过数十种用各领域语料（百度百科、维基百科、人民日报 1947-2017、知乎、微博、文学、金融、古汉语等）训练的词向量，涵盖各领域，且包含多种训练设置。目前，该研究的论文《Analogical Reasoning on Chinese Morphological and Se
终于做出这张图时，我突然有点感慨，这就是2017年我的日记中提到过或记录过的一个个人名，当然为避免引起不必要的麻烦，隐去了许多亲人朋友的名字。想到一辈子说长也长，说短的话，几十张词云图也就概括了那些人与事。曾经朝夕相处、相识相知的人，或许早已渐行渐远了，二三老友谈起故人往事才发现死活想不起某某同学姓甚名谁，遗忘总是发生在不知不觉间，有时候连自己都不知道究竟忘记了什么。
在前DeepLearning时代，以Logistic Regression（LR）为代表的广义线性模型在CTR，CVR中得到了广泛的应用，主要原因包括：
项目链接：https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors
随着词嵌入的兴起，其他领域的嵌入技术也随之发展，尤其是图嵌入 (Graph Embedding)，所以本篇给大家分享3个经典的图嵌入算法以及简单分析其与词嵌入的异同。
在R语言里面有非常好的package，可见我之前的博客： R语言实现关联规则与推荐算法(学习笔记) 该packages能够实现以下一些可视化：
从处理的对象来看，NLP 与其他机器学习任务有很大区别：NLP 处理的对象是人类语言，而人类的语言是一种特定的用于传达意义的系统，并不由任何形式的物理表现产生，大部分词语只是一个表达某种意义的符号。语言通过各种方式编码（语音、手势、写作等），以连续信号的形式传输给大脑。
本文介绍的一种超参寻优策略则同时解决了上面三个问题，与此同时，该方法在目前kaggle的数据竞赛中也都是首选的调参工具包，其优势究竟有多大，我们看一下其与目前最为流行的一些工具包的对比。
2019年4月21日是一个斜风细雨、微风和煦的美好日子，由长沙.NET技术社区、腾讯云云加社区、微软Azure云技术社区、中国.NET技术社区、长沙柳枝行动、长沙互联网活动基地（唐胡子俱乐部）等多家单位共同主办的长沙开发者技术大会暨长沙.NET社区成立大会在今天顺利召开，参加这次活动的开发者超过了200余人，同时这次活动现场的实况也在腾讯云云加社区的官方首页上进行了同步直播，据后期统计数据显示，有超过一千位观众通过线上直播的方式观看了本次盛会。
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