[论文标题]Local Collaborative Ranking   (WWW '14 23rd WWW ) [论文作者]Joonseok [论文链接]Paper(11-pages // Double column) [摘要] 个性化推荐系统被广泛应用于各种各样的应用程序中,如电子商务.社交网络.网络搜索等等.对推荐系统的协作过滤方法通常假定评分矩阵(例如,观众的电影评分)是低秩的.在本文中,我们研究了一种替代方法,在这种方法中,评分矩阵是局部低秩的.具体地说,我们假设在由(用户,项目)对定义…

[论文标题]List-wise learning to rank with matrix factorization for collaborative filtering   (RecSys '10 recsys.ACM ) [论文作者] Yue ShiDelft University of Technology, Delft, Netherlands Martha LarsonDelft University of Technology, Delft, Netherlands Alan Ha…

[论文标题]Collaborative Memory Network for Recommendation Systems    (SIGIR'18) [论文作者]—Travis Ebesu (Santa Clara University).—Bin Shen (Google).—Yi Fang (Santa Clara University) [论文链接]Paper(10-pages // Double column) [摘要] 在现代网络平台上,推荐系统对于保持用户对个性化内容的关注起着至关…

一.摘要: 本文模型 LRML(潜在相关度量学习)是一种新的度量学习方法的推荐.[旨在学习用户和项目之间的相关关系,而不是简单的用户和项目之间的push和pull关系,push和pull主要针对LMNN算法] 为了做到这一点,本文采用了一个增强的存储器模块,并通过这些记忆块来构建用户和项目潜在的关系. 二.引言: (1)MF的总体思想如下:用户和项目被表示为一个矩阵,然后被分解为潜在的组件,这些组件也可以被解释为使用内部产品来建模用户和项目之间的关系.但其内积违反了三角不等式,故CML被提出.…

We have some permutation A of [0, 1, ..., N - 1], where N is the length of A. The number of (global) inversions is the number of i < j with 0 <= i < j < N and A[i] > A[j]. The number of local inversions is the number of i with 0 <= i <…

1. LBP 用于人脸识别 为了预测每个像素属于哪个脸部器官(眼睛.鼻子.嘴.头发),通常的作法是在该像素周围取一个小的区域,提取纹理特征(例如局部二值模式),再基于该特征利用支持向量机等浅层模型分类.因为局部区域包含信息量有限,往往产生分类错误,因此要对分割后的图像加入平滑和形状先验等约束.…

标题:Local Spectral Graph Convolution for Point Set Feature Learning 作者:Chu Wang, Babak Samari, Kaleem Siddiqi 译者:Elliott Zheng 来源:ECCV 2018 Abstract 点云的特征学习已经显示出巨大的希望,引入了有效且可推广的深度学习框架,例如pointnet ++. 然而,到目前为止,点特征已经以独立和孤立的方式被抽象,忽略了相邻点的相对布局及其特征.在本文中,我们建议…

Saliency Detection via Graph-Based Manifold Ranking https://www.yuque.com/lart/papers 本文不是按照之前的论文那样, 考虑显著性目标与背景之间的对比度, 而是通过使用流形排序方法, 来使用前景/背景线索对图像元素(像素或者区域)进行排序.  在这种方法中, 图像元素的显著性是基于它们与给定种子/查询的相关性来定义的. 我们将图像表示为一个以超像素为节点的闭环图.这些节点的排序是基于与背景和前景查询的相似性,基于关…

协同过滤 —— Collaborative Filtering 协同过滤简单来说就是根据目标用户的行为特征,为他发现一个兴趣相投.拥有共同经验的群体,然后根据群体的喜好来为目标用户过滤可能感兴趣的内容. 协同过滤推荐 —— Collaborative Filtering Recommend 协同过滤推荐是基于一组喜好相同的用户进行推荐.它是基于这样的一种假设:为一用户找到他真正感兴趣的内容的最好方法是首先找到与此用户有相似喜好的其他用户,然后将他们所喜好的内容推荐给用户.这与现实生活中的“口碑传…

完整代码及其数据,请移步小编的GitHub 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote 在数据挖掘方面,经常需要在做特征工程和模型训练之前对数据进行清洗,剔除无效数据和异常数据.异常检测也是数据挖掘的一个方向,用于反作弊,伪基站,金融欺诈等领域. 在之前已经学习了异常检测算法One Class SVM和 isolation  Forest算法,博文如下: Python机器学习笔记:异常点检测算法--One…

lua中利用到的排序的基本上就是构造函数(table)了,为了便于和C区分开来,我俗称它为表单. 实例:(原理就是LUA集成的冒泡算法) 排序的一般姿势(对于只包含数字或者只包含字符串的简单数组) table.sort(test) 扩展版 table.sort(test, function(a,b) return a.id<b.id end ) 实例一:值排序 1.数组模式 ,,,,,,,} table.sort(test0) --从小到大排序 for i,v in pairs(test0) d…

/// <summary> /// 协同排序 /// </summary> /// <param name="sod"></param> /// <param name="dis"></param> /// <returns></returns> private List<int> oids(List<int> sod, List<doubl…

    Collaborative filtering, 即协同过滤,是一种新颖的技术.最早于1989年就提出来了,直到21世纪才得到产业性的应用.应用上的代表在国外有Amazon.com,Last.fm,Digg等等.      最近由于毕业论文的原因,开始研究这个题目,看了一个多星期的论文与相关资料之后,决定写篇总结来总结一下最近这段时间资料收集的成果.  在微软1998年的那篇关于协同过滤的论文[1]中,将协同过滤分成了两个流派,一个是Memory-Based,一个是Model-Based…

Ranking SVM 简介 排序一直是信息检索的核心问题之一,Learning to Rank(简称LTR)用机器学习的思想来解决排序问题(关于Learning to Rank的简介请见我的博文Learning to Rank简介).LTR有三种主要的方法:PointWise,PairWise,ListWise.Ranking SVM算法是PointWise方法的一种,由R. Herbrich等人在2000提出, T. Joachims介绍了一种基于用户Clickthrough数据使用Rank…

排序算法汇总(java实现,附源代码)   整理系统的时候发现了原来写的各种算法的总结,看了一下,大吃一惊,那时候的我还如此用心,具体的算法,有的已经模糊甚至忘记了,看的时候就把内容整理出来,顺便在熟悉一下,以后需要的时候就可以直接过来摘抄了.下面是总结的几个常用的排序算法: 插入排序 快速排序 冒泡排序 堆排序 计数排序 桶排序 可能大家对插入排序,快速排序,冒泡排序比较常用,在满足需求的时候也简单一些,下面逐一说一下每个算法的实现方式,不保证是写的最有效率的,但是能保证的是,各种算法的中心思…

译者注: 原文作者是 Jay Kreps,也是那篇著名的<The Log: What every software engineer should know about real-time data's unifying abstraction>的作者. 本文是意译为主,非逐字翻译,因此同原文的差异略大.欢迎原著爱好者们阅读原文.此文后面有一些对 Samza 的软广告,此处就忽略了. 大多数开发者已经习惯了无状态服务的理念,倾向于将所有数据存放在远端数据库中,难以理解流式计算中为何需要「局部状…

八种排序分别是:直接插入排序.希尔排序.冒泡排序.快速排序.直接选择排序.堆排序.归并排序.基数排序. 希尔排序在时间性能上优于直接插入排序,但希尔排序是一种不稳定排序. 快速排序的时间性能也优于冒泡排序,但快速排序是不稳定排序. 堆排序在对记录较少的数据进行排序时并不有效,但对数量很大的数据排序时很有效. 归并排序的最大特点是稳定. 具体算法代码: /** * Created by CLY on 2017/3/17. */ package pers.cly.sorting; /** * 排序工…

算法代码: /** * Created by CLY on 2017/3/17. */ package pers.cly.sorting; /** * 排序工具类,里面包含各种排序方法 */ public class Sorting { /** * 名称:插入排序-直接插入排序 * 描述:每次将一个待排序的元素与已排序的元素进行逐一比较,直到找到合适的位置按大小插入. * 时间复杂度:平均O(n^2),最坏O(n^2) * 稳定性:稳定 * @param array 待排数组 */ public…

Ranking Relevance是搜索排序算法的各个影响因子中相当重要的一个部分.对于Ranking Relevance的计算,过去的技术往往分为两个大的方向:Click Behavior和Text Match. 1. Click Behavior类的feature 主要是利用用户的点击行为来计算query-doc relevance,直观上,点击越多的query-doc pair,relevance也越高,当然Click Behavior类的feature还包括:是否是首次点击,是否是最后一…

我们在程序中经常需要对数据列表进行排序,有时候使用SOQL的order by 不一定能完全符合需求,需要对数据进行排序,排序可以有多种方式,不同的方式针对不同的场景.篇一只是简单的描述一下选择排序,插入排序以及插入排序优化版--希尔排序. 一.选择排序 选择排序的中心思想为第一轮找到数组中最小的值,将最小值和第一个元素交换位置,第二轮找到剩余数组的最小值,将其和第二个元素交换,以此类推. 选择排序的特点如下: 1.比较次数:n * (n-1) / 2 2.交换次数:N 4.运行时间和输入无关 5…

一.概述 作为一个合格的程序员,算法是必备技能,特此总结6大基础算法.java版强烈推荐<算法第四版>非常适合入手,所有算法网上可以找到源码下载. PS:本文讲解算法分三步:1.思想2.图示3.源码4.性能分析 1.1 时间复杂度 算法的运行时间,在这里主要考量:比较和交换的成本. 常见的时间复杂度排序:常数阶O(1)<对数阶O( )<线性阶O(n)<线性对数阶O(nlog2n)<平方阶O(n^2)<立方阶O(n^3)<指数阶O(2^n) 1.2 空间复杂度…

速度测试: (1) 随机数范围:0-100希尔排序: => Time is 38600基数排序: => Time is 53300快速排序: => Time is 46500堆  排 序: => Time is 131800选择排序: => Time is 139900归并排序: => Time is 94700插入排序: => Time is 69600冒泡排序: => Time is 189700 (2) 随机数范围:0-1000希尔排序: =>…

function PrintTable(tb) for k,v in pairs(tb) do print(v) end print("-------------------") end function PrintTable2(tb) for i,v in ipairs(tb) do print(v) end print("-------------------") end ---------------------------------------------…

引用:对于大规模乱序数组插入排序很慢,因为它只会交换相邻的元素,因此元素只能一点一点的从数组的一端移动到另一端.例如,如果主键最小的元素正好在数组的尽头,要将它挪到正确的位置就需要N-1次移动.希尔排序为了加快速度简单的改进了插入排序,交换不相邻的元素以对数组的局部进行排序,并最终用插入排序将局部有序的数组排序. int[] sort = new int[13] { 1, 4, 89, 34, 56, 40, 59, 60, 39, 1, 40, 90, 48 }; // 输入一个数组 int…

希尔排序思想:使数组中随意间隔为h的元素都是有序的. 希尔排序是插入排序的优化.先对数组局部进行排序,最后再使用插入排序将部分有序的数组排序. 代码例如以下: /** * * @author seabear * */ public class ShellSort { public static void sort(Comparable[] a) { int N = a.length; int h = 1; while(h < N/2) { h = 4 * h + 1; } while(h >=…

排序一直是信息检索的核心问题之一,Learning to Rank(简称LTR)用机器学习的思想来解决排序问题(关于Learning to Rank的简介请见我的博文Learning to Rank简介).LTR有三种主要的方法:PointWise,PairWise,ListWise.Ranking SVM算法是PointWise方法的一种,由R. Herbrich等人在2000提出, T. Joachims介绍了一种基于用户Clickthrough数据使用Ranking SVM来进行排序的方法…

整理系统的时候发现了原来写的各种算法的总结,看了一下,大吃一惊,那时候的我还如此用心,具体的算法,有的已经模糊甚至忘记了,看的时候就把内容整理出来,顺便在熟悉一下,以后需要的时候就可以直接过来摘抄了.下面是总结的几个常用的排序算法: 插入排序 快速排序 冒泡排序 堆排序 计数排序 桶排序 可能大家对插入排序,快速排序,冒泡排序比较常用,在满足需求的时候也简单一些,下面逐一说一下每个算法的实现方式,不保证是写的最有效率的,但是能保证的是,各种算法的中心思想是对的,大家领会精神即可: 插入排序: 插…

4. 过滤Filtering 对于列表数据可能需要根据字段进行过滤,我们可以通过添加django-fitlter扩展来增强支持. pip install django-filter 在配置文件setting.py中增加过滤后端的设置: INSTALLED_APPS = [ ... 'django_filters', # 需要注册应用, ] ​ REST_FRAMEWORK = { ... 'DEFAULT_FILTER_BACKENDS': ('django_filters.rest_frame…

目录 一.开心一刻 二.嘴一嘴 三.效果展示 四.浅谈实现 五.自定义数据源 1.data函数 2.flags函数 六.自定义视图 1.目的 2.问题分析 七.测试 八.相关文章 原文链接:QRowTable表格控件-支持hover整行.checked整行.局部列排序等 一.开心一刻 老公和老婆晚上回家,路旁突然跳出三个持刀蒙面大汉:"绑架!你俩可以走一个,回家等消息." 老公一把将老婆推开:"老婆快走!"待老婆走远后,三个蒙面人摘下面具:"尼玛现在找你打…

1.问题来源 在刷题是遇到字符串相关问题中使用 strcmp()函数. 在函数比较过程中有使用 排序函数 Sort(beg,end,comp),其中comp这一项理解不是很彻底. #include <vector> #include <cstring> #include <algorithm> #include <iostream> int main() { std::vector<const char*> cats {"Heathcl…