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万物皆可Graph | 当推荐系统遇上图神经网络

NewBeeNLP原创出品 公众号专栏作者@上杉翔二 悠闲会 · 信息检索 图神经网络可以说是现在AI领域的超级宠儿。针对推荐系统的稀疏性问题,图方法还真的很适合,主要原因有下: 推荐系统中存在很多的图结构,如二部图,序列图,社交关系图,知识语义图等 GNN比传统的随机游走等能有更好的表现 「PinSage」和「EGES」都是很好的落地实践方法,也是这篇文章的重点。不过首先来看一下对于user-item二部图的一般处理方法「GCMC」,通用的捕捉主要是需要处理四步, 构图,包括如何采样 邻居聚合,包括多少信息应该被选择 信息更新,如何整合中心节点的信息 最后的节点表示,然后再做下游的推荐预测任务。 PS!文末有我们新建立的『图神经网络』专题讨论组,名额有限,赶紧加入一起精准交流吧! GCMC 论文:Graph Convolutional Matrix Completion 地址:https://arxiv.org/pdf/1706.02263.pdf arxiv访问不方便的同学后台回复『0012』直接获取论文 发表在KDD2018,将user-item矩阵补全问题抽象成了二分图的连接预...

详解 Flink 容器化环境下的 OOM Killed

在生产环境中,Flink 通常会部署在 YARN 或 k8s 等资源管理系统之上,进程会以容器化(YARN 容器或 docker 等容器)的方式运行,其资源会受到资源管理系统的严格限制。另一方面,Flink 运行在 JVM 之上,而 JVM 与容器化环境并不是特别适配,尤其 JVM 复杂且可控性较弱的内存模型,容易导致进程因使用资源超标而被 kill 掉,造成 Flink 应用的不稳定甚至不可用。 针对这个问题,Flink 在 1.10 版本对内存管理模块进行了重构,设计了全新的内存参数。在大多数场景下 Flink 的内存模型和默认已经足够好用,可以帮用户屏蔽进程背后的复杂内存结构,然而一旦出现内存问题,问题的排查和修复都需要比较多的领域知识,通常令普通用户望而却步。 为此,本文将解析 JVM 和 Flink 的内存模型,并总结在工作中遇到和在社区交流中了解到的造成 Flink 内存使用超出容器限制的常见原因。由于 Flink 内存使用与用户代码、部署环境、各种依赖版本等因素都有紧密关系,本文主要讨论 on YARN 部署、Oracle JDK/OpenJDK 8、Flink 1.10...

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