原创 leecode 深度優先搜索 DFS
104 二叉樹的最大深度 # Definition for a binary tree node. # class TreeNode(object): # def __init__(self, x): #
2020-06-22 05:57:50
原创 Linux | 文件管理
創建文件夾 mkdir japan 創建文件 # one file touch guizi # two file touch rikou hanjian # file name has kongge touch "bash fi
2020-06-22 05:18:39
原创 linux | vim編輯器
i 光標當前字符前插入 I 光標所在行行首插入 a 光標當前字符後插入 A 光標所在行行尾插入 o 在光標下一行插入 O 在光標上一行插入 :set nu 添加行號 :set nonu 取消行號 gg 到第一行 G 最後一行
2020-06-22 05:18:39
原创 《Factorization Machines》 | FM模型及python實現
1 Factorization Machines 原文 2 FM模型 2.1 背景 計算廣告和推薦系統中，CTR預估是一個非常重要的環節，判斷一個item是否應該被推薦要根據CTR預估的點擊率進行。CTR預估時，除了單
2020-06-01 03:53:53
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原创 阿里媽媽DIN模型（Deep Interest Network）
轉：https://blog.csdn.net/yujianmin1990/article/details/80712219 前言 阿里的商業廣告CTR預測，使用了最新的Attention機制，我們來看一下是怎麼用的，在相關
2020-06-01 03:53:43
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原创 《Deep Matrix Factorization Models for Recommender Systems》DMF模型及python代碼
推薦系統通常使用user-item評分，隱式反饋和輔助信息進行個性化推薦。矩陣分解通過計算user之間或者item之間的相似性來達到針對某個user推薦一些item。在本文中，我們提出了一種新的基於神經網絡結構的矩陣分解模型。首
2020-06-01 03:53:43
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原创 《Collaborative Memory Network for Recommendation Systems》推薦系統之協同記憶網絡CMN
論文 0 摘要 推薦系統在使用戶在現代在線平臺中使用個性化內容方面發揮着至關重要的作用。深度學習已經徹底改變了許多研究領域，並且最近對將其應用於協同過濾（CF）的興趣激增。然而，現有方法與潛在因子模型構成了深度學習架構，忽略了一
2020-06-01 03:53:43
原创 leecode 廣度優先搜索 BFS
1222 可攻擊國王的皇后 class Solution(object): def queensAttacktheKing(self, queens, king): """ :type qu
2019-10-25 22:59:11
原创 推薦算法 | 《Latent Cross: Making Use of Context in Recurrent Recommender Systems》
1 introduction 文中，作者研究瞭如何有效地處理神經推薦系統中的上下文數據。 首先對傳統的將上下文作爲特徵的方法進行了分析，並證明這種方法在捕獲特徵交叉時效率低下。然後據此來設計RNN推薦系統。 We first d
2019-09-15 22:00:12
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原创 利用Tensorflow構建RNN實現垃圾郵件分類
1 導入庫 import os import re import io import requests import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.py
2019-06-13 12:22:27
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原创 利用tensorflow構建LSTM預測單詞
1 導入庫 import os import io import re import requests import string import collections import random import pickle im
2019-06-13 12:22:27
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原创 推薦系統 | 已看論文階段性整理
1 FM模型 y^(x):=w0+∑i=1nwixi+∑i=1n∑j=i+1n⟨vi,vj⟩xixj\hat{y}(\mathbf{x}) :=w_{0}+\sum_{i=1}^{n} w_{i} x_{i}+\sum_{i=1}
2019-06-11 02:04:07
原创 深度學習 ——> Batch Normalization ——> 批標準化
轉自：https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.html 這幾天面試經常被問到BN層的原理，雖然回答上來了，但還是感覺答得不是很好，今天仔細研究了一下Batch Normalizat
2019-06-11 02:04:07
原创 知識圖譜與推薦系統之《Multi-Task Feature Learning for Knowledge Graph Enhanced Recommendation》MKR
依次訓練的方法主要有：Deep Knowledge-aware Network(DKN) 聯合訓練的方法主要有：Ripple Network 交替訓練主要採用multi-task的思路，主要方法有：Multi-task Learni
2019-05-09 19:48:32
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原创 知識圖譜與推薦系統之RippleNet
上一篇介紹了依次訓練的DKN模型，本文介紹連個訓練的RippleNet模型。 在DKN中，我們需要首先學習到entity的向量和relation的向量，但是學習到的向量，其目的是爲了還原知識圖譜中的三元組關係，而並非是爲了我們的推薦
2019-05-02 11:37:32
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