前言 许多 AI 助手没有像我们想象的那样使用太多机器学习。 虽然将机器学习应用于 NLU 是一种常见的做法，但是在对话管理方面，许多开发人员仍然会回溯到规则和状态机。 在正...
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9. TED Policy in Rasa -
CRS(6)阅读笔记：WWW2022-Multi-Choice Questions based Multi-Interest Policy Learning for Conversational...最新被WWW2022接收的CRS研究工作。 该工作在基本的CRS框架上，提出多项选择的形式代替常见的二元(Yes/No)交互，并考虑用户潜在兴趣的多样性。 相关资料：http...
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@Hyzuki 源码里应该是没带数据 带知识图谱的就mind数据有，可以去这个论文源码的github issue里面看看 应该有知识图谱的下载link
新闻推荐(9):Knowledge-Aware Document Representation for News Recommendations
前言 Recsys 2020中一篇关于新闻推荐的长文 官方代码： https://github.com/danyang-liu/KRED[https://github.com...
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遇到了类似的问题 感谢博主的分享
IEEE latex 文件提交时，提示This document has 1 type 3 font occurring
一种是正文公式可能含有不被允许的符号 分析原因： 出现这种情况，是因为IEEE的pdf审查不允许出现type 3类型的字体，其实我们用latex写的文档，现在已经很少用到ty...
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embedding技术(1): Res-embedding for Deep Learning Based Click-Through Rate Prediction ModelingDLP-KDD 2019 摘要 目前点击率 (CTR) 预测模型已经从浅层方法发展到深层神经网络， 大多数深度 CTR 模型遵循 Embedding&MLP 范式，即首先映射...
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@魏金亮 这个就没有了， 我并没有完整地跑过它的代码，去github上提issue吧
新闻推荐(9):Knowledge-Aware Document Representation for News Recommendations
前言 Recsys 2020中一篇关于新闻推荐的长文 官方代码： https://github.com/danyang-liu/KRED[https://github.com...
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原作者开源代码：https://github.com/danyang-liu/KRED
新闻推荐(9):Knowledge-Aware Document Representation for News Recommendations
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序列推荐(4):Sequence and Time Aware Neighborhood for Session-based RecommendationsSIGIR2019 short Paper 摘要 基于会话的k近邻方法（SKNN）已被证明是基于会话推荐的有力基线。然而，SKNN没有考虑会话中随时可用的顺序和时间信息。在这...
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序列推荐(3): Session-aware Linear Item-Item Models for Session-based Recommendationwww2021 摘要 基于会话的推荐旨在根据会话中历史物品的序列预测下一个物品，例如电子商务或多媒体流服务。 具体来说，会话数据表现出一些独特的特征，即会话内物品的会话一致性...
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序列推荐: Learning Reinforced Dynamic Representations for Sequential Recommendation Weiqipaper链接：https://arxiv.org/pdf/2112.02787.pdf[https://arxiv.org/pdf/2112.02787.pdf] 类似工作...
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Denoising in Rec(2)：Denoising Implicit Feedback for RecommendationWSDM 2021 Full Research Paper 摘要 隐式反馈的普遍存在使得他们成为构建在线推荐系统的默认选择。虽然大量的隐性反馈缓解了数据稀疏的问题，但缺点是它...
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Denoising in Rec(1)：Sampler Design for Implicit Feedback Data by Noisy-label Robust LearningSIGIR2020 摘要 由于易收集且普遍适用，推荐研究中广泛使用隐性反馈数据。然而，预测用户对隐反馈数据(implicit feedback)的偏好是一项具有挑战性的任务，...
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Interaction System(1): Dialog-based Interactive Image RetrievalNIPS2018. 摘要 背景：现有的交互式图像检索方法已经证明了整合用户反馈、改善检索结果的优点基于用户反馈以交互的形式进行图像检索是有效可行的。 现有工作的局限性：当前大...
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Interaction System(2):Fashion IQ: A New Dataset Towards Retrieving Images by Natural Language Fee...CVPR2021. Fashion IQ: A New Dataset Towards Retrieving Images by Natural Language Feedb...
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原作者开源代码：https://github.com/wuch15/IJCAI2020-CPRS
新闻推荐(6)：User Modeling with Click Preference and Reading Satisfaction for News Recommendation
前言 发表在IJCAI2020上的一篇关于新闻推荐的论文 仍然是来自于微软亚研的工作，该团队新闻推荐相关工作详见如下博客链接：https://www.jianshu.com/...
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@夜半歌声丶 user embedding可以直接随机化初始，也可以通过预训练来构造； id很多的时候肯定会占大量内存
新闻推荐(3): 基于用户长短期表示的新闻推荐： Neural News Recommendation with Long- and Short-term User Representations
本文是自己在推荐系统研究中研读的论文翻译及解读，原文：Neural News Recommendation with Long- and Short-term User Re...
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Unified Conversational Recommendation Policy Learning via Graph-based Reinforcement Learning以下内容纯属个人见解，欢迎大家交流。发布于2021 SIGIR 1 motivation 1.1 问题 CRS中三个决策问题：询问哪些属性、推荐哪些项目以及何时询问或推荐。现...