recommendation information sequential temporal
How Expressive are Graph Neural Networks in Recommendation
[TOC] > [Cai X., Xia L., Ren X. and Huang C. How expressive are graph neural networks in recommendation? CIKM, 2023.](http://arxiv.org/abs/2308.11127) ......
Informer模型学习记录
# Informer 时间序列模型 ## data ### 1. WTH.csv * 水厂 * csv格式数据,总共13列,包含一列标签,12列特征,后面输入模型维度:12 * 每隔一小时一条记录 * 每个时间点对应多个特征,最后一个数据值作为数据标签 ### 2. ECL.csv * csv格式数 ......
Time Matters Sequential Recommendation with Complex Temporal Information
[TOC] > [Ye W., Wang S., Chen X., Wang X., Qin Z. and Yin D. Time Matters: Sequential recommendation with complex temporal information. SIGIR, 2020.]( ......
通过提示大语言模型进行个性化推荐LLM-Rec: Personalized Recommendation via Prompting Large Language Models
论文原文地址:https://arxiv.org/abs/2307.15780 本文提出了一种提示LLM并使用其生成的内容增强推荐系统的输入的方法,提高了个性化推荐的效果。 ## LLM-Rec Prompting ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/17994 ......
A Contextualized Temporal Attention Mechanism for Sequential Recommendation
[TOC] > [Wu J., Cai R. and Wang H. D\'ej\`a vu: A contextualized temporal attention mechanism for sequential recommendation. WWW, 2020.](http://arxiv. ......
Continuous-Time Sequential Recommendation with Temporal Graph Collaborative Transformer
[TOC] > [Fan Z., Liu Z., Zhang J., Xiong Y., Zheng L. and Yu P. S. Continuous-time sequential recommendation with temporal graph collaborative transfo ......
20230629 java.time.temporal.TemporalAdjuster
## 介绍 - java.time.temporal.TemporalAdjuster - 接口声明 ```java @FunctionalInterface public interface TemporalAdjuste ``` - 关联的工具类 `TemporalAdjusters` ## A ......
20230629 java.time.temporal.TemporalQuery
## 介绍 - java.time.temporal.TemporalQuery - 接口声明 ```java @FunctionalInterface public interface TemporalQuery ``` - 关联工具类 `TemporalQueries` ## API - que ......
20230522 java.time.temporal.Temporal
## 介绍 - `java.time.temporal.Temporal` - `public interface Temporal extends TemporalAccessor` - 时间 - 定义对时间对象的读写访问的框架级接口 - 日期、时间和偏移量对象的基本接口类型,可以使用进行修改操作 ......
20230522 java.time.temporal.TemporalAccessor
## 介绍 - `java.time.temporal.TemporalAccessor` - `public interface TemporalAccessor` - 时间访问器 - 定义对时间对象的只读访问,例如日期、时间、偏移量或组合 - 日期、时间和偏移量对象的基本接口类型 - 大多数日期 ......
20230522 java.time.temporal.TemporalField
## 介绍 - `java.time.temporal.TemporalField` - `public interface TemporalField` - 时间域 - A field of date-time, such as month-of-year or minute-of-hour - ......
20230523 java.time.temporal.TemporalAmount
## 介绍 - `java.time.temporal.TemporalAmount` - `public interface TemporalAmount` - 时间量 - 定义时间量的框架级接口 - 时间量可以被认为是 TemporalUnit 到 long 的 Map ,通过 `getUnit ......
20230523 java.time.temporal.TemporalUnit
## 介绍 - `java.time.temporal.TemporalUnit` - `public interface TemporalUnit` - 日期时间单位 - 时间的测量是建立在单位上的,例如年、月、日、小时、分钟和秒。此接口的实现代表那些单位 - 此接口的实例表示单位本身,而不是单位 ......
大模型时代的推荐系统Recommender Systems in the Era of Large Language Models (LLMs)
文章地址:https://arxiv.org/abs/2307.02046 笔记中的一些小实验中的模型都是基于GPT-3.5架构的ChatGPT模型。 本文主要讲述了比较具有代表性的方法利用LLM去学习user和item的表示,从预训练、微调和提示三个范式回顾了近期用于增强推荐系统的LLM先进技术, ......
Position-Enhanced and Time-aware Graph Convolutional Network for Sequential Recommendations
# Position-Enhanced and Time-aware Graph Convolutional Network for Sequential Recommendations [TOC] > [Huang L., Ma Y., Liu Y., Du B., Wang S. and Li ......
20230630 java.time.temporal.ChronoUnit
## 介绍 - java.time.temporal.ChronoUnit - public enum ChronoUnit implements TemporalUnit ## API ### 枚举值 - NANOS:纳秒 - MICROS:微秒 - MILLIS:毫秒 - SECONDS:秒 - ......
20230630 java.time.temporal.TemporalAdjusters
## 介绍 - java.time.temporal.TemporalAdjusters - public final class TemporalAdjusters ## API ### static - ofDateAdjuster - `TemporalAdjuster ofDateAdjus ......
Empowering Long-tail Item Recommendation through Cross Decoupling Network (CDN)
长尾问题是个老大难问题了。
在推荐中可以是用户/物料冷启动,在搜索中可以是中低频query、文档,在分类问题中可以是类别不均衡。长尾数据就像机器学习领域的一朵乌云,飘到哪哪里就阴暗一片。今天就介绍来自Google的一篇解决长尾物品推荐的论文。 ......
【Azure App Service for Linux】NodeJS镜像应用启动失败,遇见 RangeError: Incorrect locale information provided
问题描述 在App Service For Linux 中,部署NodeJS应用,应用启动失败。 报错信息为: 2023-08-29T11:21:36.329731566Z RangeError: Incorrect locale information provided2023-08-29T11: ......
Time-aware Path Reasoning on Knowledge Graph for Recommendation
[TOC] > [Zhao Y., Wang X., Chen J., Wang Y., Tang W., He X. and Xie H. Time-aware path reasoning on knowledge graph for recommendation. TOIS, 2022.](h ......
How Can Recommender Systems Benefit from Large Language Models: A Survey 阅读笔记
论文主要从LLM应用在推荐系统哪些部分以及LLM如何应用在推荐系统中,还讨论了目前LLM应用在RS中的一些问题。 ###Where? 推荐系统哪些部分哪里可以应用到大模型?文章中提到了特征工程、特征编码、评分/排序函数、推荐流程控制。 - LLM for Feature Engineering - ......
DP报Script failed. Cannot get information from remote host案例
HP DP(Data Protector Manager)上一个刚刚迁移升级的数据库备份作业失败,具体失败信息如下 .................................RMAN-08503: piece handle=c-1684727642-20230822-00 comment=A ......
深度学习(十二)——神经网络:搭建小实战和Sequential的使用
# 一、torch.nn.Sequential代码栗子 > 官方文档:[Sequential — PyTorch 2.0 documentation](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Sequential.html#sequent ......
nn.Sequential 、 nn.ModuleList 、 nn.ModuleDict区别
1、nn.Sequential 、 nn.ModuleList 、 nn.ModuleDict 类都继承自 Module 类。 2、各自用法 net = nn.Sequential(nn.Linear(128, 256), nn.ReLU())net = nn.ModuleList([nn.Lin ......
学习笔记:DSTAGNN: Dynamic Spatial-Temporal Aware Graph Neural Network for Traffic Flow Forecasting
DSTAGNN: Dynamic Spatial-Temporal Aware Graph Neural Network for Traffic Flow Forecasting ICML2022 论文地址:https://proceedings.mlr.press/v162/lan22a.html ......
A Neural Influence Diffusion Model for Social Recommendation
[TOC] > [Wu L., Sun P., Fu Y., Hong R., Wang X. and Wang M. A neural influence diffusion model for social recommendation. SIGIR, 2019.](https://dl.acm ......
SocialLGN Light graph convolution network for social recommendation
[TOC] > [Liao J., Zhou W., Luo F., Wen J., Gao M., Li X. and Zeng J. SocialLGN: Light graph convolution network for social recommendation. Information ......
搭建小实战和Sequential的使用
# 搭建小实战和Sequential的使用 ## 模型搭建 以CIFAR 10 model结构为例搭建网络 **CIFAR 10 model结构** ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/2934702/202308/2934702-202308152115118 ......
[AGC003E] Sequential operations on Sequence 题解
神仙思维题,那我的评价是太妙了。 ### 思路 我们发现正的十分难以维护这个过程。 考虑可以倒着进行这个操作。 容易发现对于整块,我们找到在前面第一个小于它的 $a_i$。 然后就会有一个贡献的转移,$f_i=f_{now}\times \frac{a_{now}}{a_i}$。 至于散块,我们发现 ......
执行kubeadm 出现 FATAL: the ConfigMap "kubeadm-config" in the kube-system namespace used for getting configuration information was not found
现象: [upgrade/config] Making sure the configuration is correct:[upgrade/config] Reading configuration from the cluster...[upgrade/config] FYI: You can ......