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    • 3 篇 管理科学与工程(可...

主题

  • 7 篇 用户表示
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  • 2 篇 注意力机制
  • 2 篇 评论质量
  • 1 篇 联合模型
  • 1 篇 逻辑回归
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  • 1 篇 词语表示
  • 1 篇 联合学习
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  • 1 篇 社交网络
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机构

  • 13 篇 弗劳恩霍夫应用研...
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  • 7 篇 北京百度网讯科技...
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  • 3 篇 微软技术许可有限...
  • 3 篇 齐鲁工业大学
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  • 3 篇 阿里巴巴集团控股...

作者

  • 13 篇 阿德里安·姆塔萨
  • 13 篇 哈拉尔德·福克斯
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  • 4 篇 王庆先
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  • 3 篇 常亮

语言

  • 243 篇 中文
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推荐模型中基于图学习的用户表示增强算法研究
推荐模型中基于图学习的用户表示增强算法研究
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作者： 陈义 安徽大学
学位级别：硕士
随着技术的不断进步,推荐系统已经被广泛应用于电子商务和在线广告等领域,为这些领域的发展做出了重要的贡献。推荐系统领域的研究者使用交互信息、评论信息和社交信息等多种数据来增强用户表示,从而缓解交互数据稀疏性问题,提高推荐系... 详细信息
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基于话题和用户表示的微博情绪分类技术研究
基于话题和用户表示的微博情绪分类技术研究
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作者： 袁明琛 哈尔滨工业大学
学位级别：硕士
随着网络技术和智能移动设备的飞速发展,越来越多的网民每日在微博、推特等社交媒体平台发表自己的观点和感悟,而这些主观文本中蕴含着丰富的情绪知识,识别这些文本中的情绪具有重要的科研和应用价值。尽管基于BERT等预训练模型的情感... 详细信息
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一种基于多种用户表示融合的商品推荐方法
一种基于多种用户表示融合的商品推荐方法
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作者： 蔡国永 宋亚飞 541000 广西壮族自治区桂林市七星区金鸡路1号
本发明属于商品推荐领域，具体涉及一种基于多种用户表示融合的商品推荐方法。所述商品推荐方法包括：根据用户完整的商品历史购买记录构建用户‑商品二分图，通过图神经网络得到用户节点的向量表示和商品节点的向量表示，其中将用户节... 详细信息
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一种基于用户表示的深度模型序列推荐方法及系统
一种基于用户表示的深度模型序列推荐方法及系统
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作者： 孙杰 吴泓辰 敬静 张化祥 250014 山东省济南市历下区文化东路88号
本公开提供了一种基于用户表示的深度模型序列推荐方法及系统，所述方法包括以下步骤：分别获取用户总体偏好的长期序列和用户当前动态偏好的短期序列；通过深度序列推荐模型MLUR得到推荐结果；其中，所述深度序列推荐模型包括短期建模... 详细信息
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一种基于多种用户表示融合的商品推荐方法
一种基于多种用户表示融合的商品推荐方法
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作者： 蔡国永 宋亚飞 541000 广西壮族自治区桂林市七星区金鸡路1号
本发明属于商品推荐领域，具体涉及一种基于多种用户表示融合的商品推荐方法。所述商品推荐方法包括：根据用户完整的商品历史购买记录构建用户‑商品二分图，通过图神经网络得到用户节点的向量表示和商品节点的向量表示，其中将用户节... 详细信息
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使用相对于多个表面点的深度的用户表示
使用相对于多个表面点的深度的用户表示
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作者： B·阿姆伯格 J·S·麦卡滕 N·V·斯卡普尔 P·考夫曼 S·马丁 美国加利福尼亚
本公开涉及使用相对于多个表面点的深度的用户表示。本文所公开的各种具体实施包括生成用于用户的面部的表示的值的设备、系统和方法。例如，示例性过程可包括：获得用户的传感器数据(例如，实况数据)，其中该传感器数据与时间点相关联... 详细信息
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基于图卷积神经网络的在线社交网络用户表示方法及装置
基于图卷积神经网络的在线社交网络用户表示方法及装置
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作者： 李树栋 黄兹勤 吴晓波 黄小慧 陈昭阳 李雪斌 杨鹏伟 唐可可 张登辉 齐佳音 仇晶 李默涵 吴联仁 510006 广东省广州市番禺区大学城外环西路230号
本发明公开一种基于图卷积神经网络的在线社交网络用户表示方法及装置，方法为：关注用户属性及推文内容结合用户推文的时间信息，获取多维度特征进行拼接得到用户信息特征表示；采用图学习框架构建以用户为节点，多种用户间关系为边的... 详细信息
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组合3D用户表示中的光归一化
组合3D用户表示中的光归一化
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作者： B·莫拉尔斯赫尔南多 M·S·哈驰因森 美国加利福尼亚
本文涉及组合3D用户表示中的光归一化。所公开的各种具体实施包括经由光归一化技术来调整组合用户表示的设备、系统和方法。例如，过程可包括：获得用户的至少第一部分的第一用户表示，该第一用户表示经由第一技术基于该用户在第一物理... 详细信息
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对齐用户表示
对齐用户表示
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作者： M·S·哈驰因森 美国加利福尼亚
本公开涉及用户表示。对齐本文所公开的各种具体实施包括根据基于3D参考点进行的对齐来生成用户的组合3D表示的设备、系统和方法。例如，过程可包括获得与相对于该用户的骨骼表示而定义的3D参考点相关联的预定三维(3D)表示。该过程还可... 详细信息
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一种基于对抗学习生成用户表示的推荐系统实现方法
一种基于对抗学习生成用户表示的推荐系统实现方法
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作者： 代泽北 郭贵冰 110819 辽宁省沈阳市和平区文化路3号巷11号
本发明提供一种基于对抗学习生成用户表示的推荐系统实现方法，涉及推荐系统及机器学习技术领域。该方法首先采集用户信息，并转换为向量形式；再基于采集的用户信息，使用自编码器模块来提取用户购买偏好的低维表示；然后通过条件感知... 详细信息
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