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Top-K推荐中的自适应概率度量学习

摘要:随着互联网内容和服务地迅速增长,用户发掘感兴趣产品的难度也日益增长。因此,个性化推荐系统发挥着越来越重要的作用。尽管矩阵分解和基于深度学习的方法已被证明能有效地对用户偏好进行建模,但它们的偏好度量方式违反了三角不等性因而无法捕获更细粒度的偏好信息。为了解决这个问题,我们提出了一个基于距离度量的推荐模型,该模型具有几个有趣的方面:(i) 每个用户和物品都通过高斯分布进行参数化以捕获学习过程中的不确定性;(ii) 提出了一种自适应间隔生成方案,用来根据不同训练三元组生成不同大小的间隔;(iii) 在目标函数中加入了显式的用户-用户/物品-物品相似性建模。我们将Wasserstein距离用于偏好打分,因为它服从三角形不等性并且可以测量概率分布之间的距离。通过使用五个真实的数据集和同类的方法比较,在Top-K推荐的召回率方面,我们提出的模型比现有的最佳模型好4-22%。 马辰,加拿大麦吉尔大学(McGill University)计算机系五年级博士生,导师为Xue Liu教授,研究方向为数据挖掘与推荐系统。 论文地址: https://dl.acm.org/doi/10.1145/339...

避免这7个误区,才能让【宏】削铁如泥

关注、星标公众号 ,直达精彩内容 ID:技术让梦想更伟大 作者:李肖遥 语法错误 当使用参数调用宏时,会将参数替换为宏主体,并与其他输入文件一起检查结果,以进行更多的宏调用,可以将部分来自宏主体和部分自变量的宏调用组合在一起。例如, #definetwice(x)(2*(x))#definecall_with_1(x)x(1)call_with_1(twice)//x=1→twice(1)→(2*(1)) 宏定义不必带有括号,通过在宏主体中编写不平衡的开放括号,可以创建一个从宏主体内部开始但在宏主体外部结束的宏调用。例如, #definestrange(file)fprintf(file,"%s%d",…strange(stderr)p,35)→fprintf(stderr,"%s%d",p,35) 组合宏调用的功能可能会很有用,但是在宏主体中使用不平衡的开放括号只会造成混淆,应该避免。 运算符优先级问题 在大多数宏定义示例中,每次出现的宏参数名称都带有括号,并且另一对括号通常会包围整个宏定义,这是编写宏最好的方式。举个例子 #defineceil_div(x,y)(x+y-1)/y ...

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