SamWalker: Social Recommendation with Informative Sampling Strategy Authors: Jiawei Chen, Can Wang, Sheng Zhou, Qihao Shi, Yan Feng, Chun Chen WWW'19 浙江大学 目录 SamWalker: Social Recommendation with Informative Sampling Strategy 0. 总结 1. 研究目标 2. 问题背景 3.…

Social Role-Aware Emotion Contagion in Image Social Networks 社会角色意识情绪在形象社交网络中的传染 1.摘要: 心理学理论认为,情绪代表了一个人的认知系统(1927年)的精神状态和本能反应. 情绪是一种复杂的情绪状态,它会导致影响我们行为的生理和心理变化. 本文研究了社交网络中情绪感染的一个有趣问题. 特别地,通过使用图像社交网络(Flickr)作为我们研究的基础,我们试图揭示用户的情绪状态如何影响彼此,以及用户在社交网络中的位置如何…

Click can be Cheating: Counterfactual Recommendation for Mitigating Clickbait Issue Authors: 王文杰,冯福利,何向南,张含望,蔡达成 SIGIR'21 新加坡国立大学,中国科学技术大学,南洋理工大学 论文链接:https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3404835.3462962 本文链接:https://www.cnblogs.com/zihaojun/p/15713705…

目录 一.摘言 二.杂记 三.问题定义和一些准备工作 四.模型真思想 五.实验部分 六.参考文献 一.摘言 之前协同过滤利用user-item交互历史很好的表示了user和item.但是由于用户行为的稀疏性,效果提升有限. 随着社交网络的发展,social recommendation system被提出,利用user的周围邻居的偏好来减轻用户稀疏性,从而得到更好嵌入表示模型. 然而现在的社交网络推荐模型都是简单的利用周围邻居提出静态模型,而没有模拟信息在全局的循环传播过程,这很可能会提升推荐性…

看图说话(Image Caption)任务是结合CV和NLP两个领域的一种比较综合的任务,Image Caption模型的输入是一幅图像,输出是对该幅图像进行描述的一段文字.这项任务要求模型可以识别图片中的物体.理解物体间的关系,并用一句自然语言表达出来. 应用场景:比如说用户在拍了一张照片后,利用Image Caption技术可以为其匹配合适的文字,方便以后检索或省去用户手动配字:此外它还可以帮助视觉障碍者去理解图像内容.类似的任务还有Video Caption,输入是一段视频,输出是对视频的…

Video Frame Synthesis using Deep Voxel Flow 论文笔记 arXiv 摘要:本文解决了模拟新的视频帧的问题,要么是现有视频帧之间的插值,要么是紧跟着他们的探索.这个问题是非常具有挑战性的,因为,视频的外观和运动是非常复杂的.传统 optical-flow-based solutions 当 flow estimation 失败的时候,就变得非常困难:而最新的基于神经网络的方法直接预测像素值,经常产生模糊的结果. 于是,在此motivation的基础上,作者…

Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search Nature 2015  这是本人论文笔记系列第二篇 Nature 的文章了,第一篇是 DQN.好紧张!好兴奋! 本文可谓是在世界上赚够了吸引力! 围棋游戏被看做是 AI 领域最有挑战的经典游戏,由于其无穷的搜索空间 和 评价位置和移动的困难.本文提出了一种新的方法给计算机来玩围棋游戏,即:利用 "value network" 来评价广泛的位置 和 “p…

Self-paced Clustering Ensemble自步聚类集成论文笔记 2019-06-23 22:20:40 zpainter 阅读数 174  收藏 更多 分类专栏: 论文   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/zpainter/article/details/93378052 文章目录 0.摘要 1.introduction 2.Related Work 2.…

知识点 mAP:detection quality. Abstract 本文提出一种基于快速区域的卷积网络方法(快速R-CNN)用于对象检测. 快速R-CNN采用多项创新技术来提高训练和测试速度,同时提高检测精度. 采用VGG16的网络:VGG: 16 layers of 3x3 convolution interleaved with max pooling + 3 fully-connected layers Introduction 物体检测相对于图像分类是更复杂的,应为需要物体准确的位置…

Deep Learning论文笔记之(四)CNN卷积神经网络推导和实现 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09          自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正…