今天学习的是阿里巴巴 2018 年的论文《Billion-scale Commodity Embedding for E-commerce Recommendation in Alibaba》。
本文分享的论文题目是《Billion-scale Commodity Embedding for E-commerce Recommendation in Alibaba》
TLDR: 本文提出一种新的大语言模型增强的推荐框架LLMRec。具体地，LLMRec提出了三种基于大语言模型的图数据增强策略来强化使用辅助信息的推荐系统。
Web的裸写大作业，做一个Cinemas，包括Image Gallery，Movies Selection，Movies Reservation，Shopping Cart等等功能页面，简单粗暴耗时，做了整整两天。30个得分点，每个一分，再加上bonus那滋味真是酸爽。
JavaScript is a multi-worldview language. It underpins occasion driven, utilitarian, and basic programming styles. JavaScript viewed as the language of the web for conventional customer side use, yet it is additionally now being utilized for server-side applications alongside local versatile application development, work area applications, machine learning for automation, progressive web apps.
在推荐系统中，冷启动或长尾是一个常见的问题，模型在数据量较少的user或item上的预测效果很差。造成冷启动样本预测效果不好的重要原因之一是，冷启动样本积累的数据比较少，不足以通过训练得到一个好的embedding（通过user或item的id，映射到一个可学习的向量），进而导致模型在这部分样本上效果较差。我曾经在长尾预测效果不好怎么办？试试这两种思路中介绍过长尾问题的2种解法。
近些年，深度学习在语音识别、图像处理、自然语言处理等领域都取得了很大的突破与成就。相对来说，深度学习在推荐系统领域的研究与应用还处于早期阶段。 携程在深度学习与推荐系统结合的领域也进行了相关的研究与应用，并在国际人工智能顶级会议AAAI 2017上发表了相应的研究成果《A Hybrid Collaborative Filtering Model with Deep Structure for Recommender Systems》，本文将分享深度学习在推荐系统上的应用，同时介绍携程基础BI团队在这一领域上
董鑫，携程基础业务部BI团队高级算法工程师，博士毕业于上海交通大学计算机科学与技术系。 近些年，深度学习在语音识别、图像处理、自然语言处理等领域都取得了很大的突破与成就。相对来说，深度学习在推荐系统领域的研究与应用还处于早期阶段。 携程在深度学习与推荐系统结合的领域也进行了相关的研究与应用，并在国际人工智能顶级会议AAAI 2017上发表了相应的研究成果《A Hybrid Collaborative Filtering Model with Deep Structure for Recommender
Non-invasive Self-attention for Side Information Fusion in Sequential Recommendation(AAAI2021)
温故而知新！前面的四十八篇文章中，单单是阿里的文章咱们就写了九篇了。今天就来简单回顾一下！
如何给新加入的用户推荐可能感兴趣的物品？如何将新上架的物品推荐给潜在的用户？这两个问题分别是用户冷启动和物品冷启动，统称为冷启动推荐。冷启动问题是推荐系统中极具挑战的一个问题，也是一个业界学术界同时高度关注的问题，本期为大家分享一些冷启动推荐算法层面的思路。
图神经网络（GNN）相信大家也不陌生了，在还没有Graph Embedding之前，节点的属性信息可以通过Item2vec这种序列化Embedding的方式去学习，效果虽然不错，但它忽略了节点的结构信息。而GNN能够自然地整合节点属性信息和拓扑结构信息，因此在许多领域广泛应用。
因zabbix-server监控mysql是通过zabbix-agent端的/etc/zabbix/.my.cnf配置文件，所以host只需要对localhost授权即可.
该文总结了关于网站508规范（译）的相关信息。
今天我们不分析论文，而是总结一下Embedding方法的学习路径，这也是我三四年前从接触word2vec，到在推荐系统中应用Embedding，再到现在逐渐从传统的sequence embedding过渡到graph embedding的过程，因此该论文列表在应用方面会对推荐系统、计算广告方面有所偏向。
一个新的应用程序可能允许 Instagram 用户给他们最亲密的朋友分享实时信息，据《Verge》周一报道，该应用名为”Threads”，允许用户与最亲密的Instagram好友自动共享位置、移动和电池续航时间等信息，以及使用Instagram工具生成的文本、视频和照片消息。
时至今日，深度学习的经典知识几乎已经是“显学”了，但是在实现深度学习推荐系统的过程中，还是充满了无数的细节和坑。所以接下来几篇文章会专门跟大家总结讨论课程中大家问题最多的，最感兴趣的话题。
原 文：Line breaks and blank spaces 译 者：Xovee 翻译时间：2021年8月19日
但debug，读代码还是费尽，加之实在没有项目需要这样复杂的图，慢慢就放弃了。直到前些天看到这样一幅图，
rsync - faster, flexible replacement for rcp
导语：最近几年来，深度学习在推荐系统领域中取得了不少成果，相比传统的推荐方法，深度学习有着自己独到的优势。我们团队在QQ看点的图文推荐中也尝试了一些深度学习方法，积累了一些经验。本文主要介绍了一种用于推荐系统召回模块的深度学习方法，其出处是Google在2016年发表于RecSys的一篇用于YouTube视频推荐的论文。我们在该论文的基础上做了一些修改，并做了线上AB测试，与传统的协同召回做对比，点击率等指标提升明显。
ChoosingaWebDevelopment2.png How To Choose The Best Technology Stack For Web Application Development
该文讲述了在ASP.NET 2.0中，如果设置了文本框控件（TextBox）的ReadOnly属性为true，则通过脚本修改文本框内容时，控件属性不会发生改变，而如果设置了ContentEditable属性为true，则可以通过脚本修改文本框内容，并反映到服务器端。
导语：最近几年来，深度学习在推荐系统领域中取得了不少成果，相比传统的推荐方法，深度学习有着自己独到的优势。我们团队在QQ看点的图文推荐中也尝试了一些深度学习方法，积累了一些经验。本文主要介绍了一种用于推荐系统召回模块的深度学习方法，其出处是Google在2016年发表于RecSys的一篇用于YouTube视频推荐的论文。我们在该论文的基础上做了一些修改，并做了线上AB测试，与传统的协同召回做对比，点击率等指标提升明显。 为了系统的完整性，在介绍主模型前，本文先对传统推荐算法和召回算法做一些简单的介绍和
Planing: The Systems Development Life Cycle
【导读】专知内容组整理了最近五篇推荐系统（Recommender System）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. ParVecMF: A Paragraph Vector-based Matrix Factorization Recommender System（ParVecMF:基于文档向量矩阵分解模型的推荐系统） ---- ---- 作者：Georgios Alexandridis,Georgios Siolas,Andreas Stafylopatis 摘要：Review-based rec
EPA是美国环境保护局( u.senvironmental protectionagency)的英文简称。其主要任务是保护本国人民的健康及自然环境、空气、水和土地，我们赖以生存的生态环境。
机器之心专栏 作者：罗浩 阿里达摩院的研究团队首次成功将pure transformer架构应用于目标重识别（ReID）任务，提出了TransReID框架，在6个数据集上都取得了超过SOTA CNN方法的性能。 Transformer是一种自注意力模型架构，2017年之后在NLP领域取得了很大的成功。2020年，谷歌提出pure transformer结构ViT，在ImageNet分类任务上取得了和CNN可比的性能。之后大量ViT衍生的Pure Transformer架构（下文中简称为Transforme
在上一篇文章【利用腾讯云主机+SSH远程端口转发实现内网穿透】中使用SecureCRT进行远程端口转发，但是转发到云主机（外网）服务器后，发现从外网访问连接转发后的端口出现报错，无法正常访问
Many people have recommended me the infoGAN paper, but I hadn't taken the time to read it until recently. It is actually quite cool:
题目： https://leetcode.com/problems/largest-rectangle-in-histogram/ Given n non-negative integers rep
part of Hypertext Transfer Protocol — HTTP/1.1 RFC 2616 Fielding, et al.
part of Hypertext Transfer Protocol -- HTTP/1.1 RFC 2616 Fielding, et al. 9 Method Definitions The set of common methods for HTTP/1.1 is defined below. Although this set can be expanded(扩大;使…变大;伸展;伸开), additional(补充;额外的，附加的;另外的，追加的;外加) methods cannot be as
今天学习的是 KDD18 的一篇论文《Graph Convolutional Matrix Completion》，作者是阿姆斯特大学的同学，Thomas N. Kipf 大佬是二作。
SpringCloud and alibaba 组件总结 组件 简介 分类 官网 笔记 备注 Eureka Eureka is the Netflix Service Discovery Server and Client. 服务注册中心 link link eureka中文解释：int.(因找到某物，尤指问题的答案而高兴)我发现了，我找到了 Zookeeper ZooKeeper is a centralized service for maintaining configuration informat
【导读】专知内容组整理了最近八篇主题模型（Topic Model）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. Application of Rényi and Tsallis Entropies to Topic Modeling Optimization（Renyi和Tsallis熵在主题建模优化中的应用） ---- ---- 作者：Koltcov Sergei 机构：National Research University Higher School of Economics, 摘要：This is f
LuaJIT has only a single stand-alone executable, called luajit on POSIX systems or luajit.exe on Windows. It can be used to run simple Lua statements or whole Lua applications from the command line. It has an interactive mode, too.
Method channels是platform channels的一种，用于调用Dart和Java / Kotlin或Objective-C / Swift中的命名代码段。 方法通道利用标准化消息“信封”来传递从发送方到接收方的方法名称和参数，并区分相关答复中的成功和错误结果。 信封和支持的有效负载由单独的方法编解码器类定义，类似于message channels 如何使用消息编解码器。
导语 | Graph Embedding属于表示学习的一种，目的是通过图的拓扑结构学习得到图中节点的低维稠密表示，从而更方便地应用于下游任务。本文介绍部分工业界常用的Graph Embedding方法，关于Graph Embedding的更全面的介绍可以参考这篇综述文章[1]。 一、DeepWalk 首先介绍2014年提出的deepwalk[2]模型，之前有接触过word2vec方法的同学看这个模型应该会觉得非常简单，算法流程如下所示，首先将所有节点顺序打乱，然后以每个节点为起点，通过随机游走的方
创建一个AVPacket的实例，但该函数并不会为数据分配空间，其指向数据域的指针为NULL。
ICCV 2021，首个将Transformer用于Re-ID的工作 TransReID在行人和车辆重识别任务上均表现SOTA！
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