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https://arxiv.org/pdf/1906.05572.pdf

Proactive Human-Machine Conversation with Explicit Conversation GoalsSummary写完笔记之后最后填，概述文章的内容，以后查阅笔记的时候先看这一段。注：写文章summary切记需要通过自己的思考，用自己的语言描述。忌讳直接Ctrl...

论文笔记

2020-02-05

0 763

RevNet反向传播算法

先mark一下，后面再补

机器学习

2020-01-22

0 560

组推荐策略

From recommendation system handbooks 基于场景的推荐系统基于分类的推荐系统单个用户的喜好是已知的推荐物品能被大家感受到,还是只是作为选项群组特征是被动的,还是积极的推荐单个物品,还是一系列单个用户的喜好是如何获得的是对推荐结果合并还是对推荐模型合并 ...

推荐系统

2019-12-18

0 489

DRN

DRN: A deep reinforcement learning framework for news recommendation遇到的问题：无法体现dynamic nature of news recommendationFirst, they only try to model curre...

推荐系统

2019-12-07

0 748

DIN

Innovation1.论文着力于在CTR预估任务中对用户历史数据的挖掘。基于对用户兴趣的两个观察——兴趣多样性和兴趣与广告部分对应，提出了深度兴趣网络DIN。 2.DIN的主要想法是，在对用户的表示上引入了attention机制，也即对用户的每个兴趣表示赋予不同的权值，这个权值是由用户的兴趣和待估...

推荐系统

2019-12-06

0 706

Sampled biased correction

Sampling-Bias-Corrected Neural Modeling for Large Corpus Item Recommendations 根据他们的实验表明：batch softmax is subject to sampling bias and could severely r...

推荐系统

2019-12-05

0 1278

DSSM

传说中的双塔模型word hashing效果提升主要来自于：弱监督信息引入word hashing三个隐藏层优点:解决了LSA、LDA、Autoencoder等方法存在的一个最大的问题：字典爆炸（导致计算复杂度非常高），因为在英文单词中，词的数量可能是没有限制的，但是字母n-gram的数量通常是有限...

推荐系统

2019-12-05

0 936

Deep Neural networks for Youtube recommendations

遇到的问题：尺度:数据量大新颖度:上传量大噪声:很难得到ground truth,需要隐式建模模型：两阶段模型：candidate generationrecommendation as classification efficient extreme multiclass解决方法：负采样,重...

推荐系统

2019-12-05

0 648

匈牙利算法

int ans = 0; bool find(int i){ for(int j = h[i];j!=-1;j=ne[j]){ int k = e[j]; if(!st[k]){ st[k] = true; if...

二分图

2019-11-28

0 489

线段树标记永久化

https://blog.csdn.net/qq_38944163/article/details/81626611自己的理解：大概就是提前计算，这样就不用下传懒标记了。

数据结构

2019-11-19

0 901