node2vec: Scalable Feature Learning for Networks Arxiv 1607.00653 三、特征学习框架 我们将网络中的特征学习表示为最大似然优化问题。...我们通过假设给定源的特征表示，观察邻域节点的似然与观察任何其他邻域节点无关，来对分解似然： 特征空间中的对称性。源节点和邻域节点在特征空间中具有彼此对称的效果。...重要的是，与同质性不同，结构等价性并不强调连通性；节点在网络中可能相距很远，但仍然具有相同的结构角色。...node2vec 位于：http://snap.stanford.edu/node2vec。 3.3 学习边特征 node2vec 算法提供半监督方法来学习网络中节点的丰富特征表示。...由于我们的随机游走本质上基于底层网络中节点之间的连接结构，因此我们使用自举方法，将各个节点的特征表示扩展为节点对。
nlp中表示学习的最新进展为词汇等离散对象的特征学习开辟了新途径。Skip-gram模型旨在通过优化邻域保持似然目标来学习单词的连续特征表示。...在这个设置下，node2vec发现了小说中经常互动的角色集群。 为了发现哪些节点具有相同的结构角色，使用相同的网络，设置 ， 增大。...使用node2vec获取节点特征，然后根据获得的特征对节点进行聚类，结果如图3底部所示。蓝色节点代表了小说中不同次要情节之间的桥梁，他们具有相似的结构角色。...可以发现：node2vec的性能随着出入参数p和返回参数q的减少而提高。 性能的提高可以基于我们期望在BlogCatalog中看到的同质性和结构等效性。...于是本文分析了node2vec对于两种与BlogCatalog网络中的边缘结构相关的不完全信息场景的性能。
如何将社交关系与用户属性一起融入整个推荐系统就是关键。...另外一个问题就是仅仅用兴趣标签过于粗犷，人与人的兴趣差异不光光是兴趣标签决定的，往往和时间、环境等其他的影响息息相关，如何将人在社交网络的所有特征尽可能提取出来并且计算呢？...第二篇论文主要讲的是node2vec，这也是本文用到的主要算法之一。node2vec主要用于处理网络结构中的多分类和链路预测任务，具体来说是对网络中的节点和边的特征向量表示方法。...Lookalike 算法流程图 在以上步骤提取完特征后，英特使用一个两层的神经网络做最后的特征归并提取，算法结构示意图如下。 ?...Lookalike 算法结构示意图 其中FC1 层也可以替换成Max Pooling，Max Pooling 层具有强解释性，也就是把用户特征群上提取的最重要的特征点作为下一层的输入，读者可以自行尝试，
如何将社交关系与用户属性一起融入整个推荐系统就是关键。...第二篇论文，主要讲的是node2vec，这也是本文用到的主要算法之一。node2vec主要用于处理网络结构中的多分类和链路预测任务，具体来说是对网络中的节点和边的特征向量表示方法。...https://github.com/aditya-grover/node2vec 注：本文的方法需要在源码的基础上改动图结构。...（e）社交关系建立（node2vec向量化） 将步骤a中获得到的用户之间的关系和微博之间的转发评论关系转化成图结构，并提取用户关系sub-graph，最后使用node2Vec算法得到每个用户的社交网络图向量化表示...图6 Lookalike算法结构图 其中FC1层也可以替换成MaxPooling，MaxPooling层具有强解释性，也就是在用户特征群上提取最重要的特征点作为下一层的输入，读者可以自行尝试，这里限于篇幅问题就不做展开了
简单的说Word2Vec通过一个向量来表示一个词，现在ELMO用三个向量来表示。 ELMO不仅使用词向量本身，还会通过图3中虚线的左右两个双层LSTM网络结构来学习语句中的句法特征和语义特征。...这里大家只需要明白Transformer的特征抽取能力非常强，比LSTM强的多就够了。...先上一张BERT模型的结构图： 图6 BERT结构图 从BERT结构图可以看出和ELMO、GPT之间的关系。BERT使用了Transformer作为特征抽取器，并且同时使用了上下文来表示。...ELMO相比于Word2Vec使用词向量、句法特征向量和语义特征向量三层embedding组合来表示词，主要的特点是使用LSTM作为特征抽取器，同时使用上下文共同来进行词编码。...也分析了下在Fine Tuning阶段如何将BERT模型改造成多种多样的NLP任务。最后分析了下BERT的两个创新点Masked LM和Next Sentence Prediction。
通过实现ConvertVec特征，我们可以定义如何将一个类型转换为Vec，从而实现类型的动态分配。 Concat特征：它是一个用于拼接迭代器中所有元素的特征。...SpecCloneIntoVec特征：它是一个用于特定类型的克隆到Vec的特征。...通过实现SpecCloneIntoVec特征，我们可以自定义如何将特定类型克隆为Vec，从而实现类型的复制和动态分配。...WeakInner：是Weak内部的一个包装结构体，用于在弱引用和强引用之间构建关联关系。WeakInner中存储了弱引用的指针和一个计数器，用于记录强引用的数量。...UniqueRc：是一个独占引用计数结构体，用于在特定场景下处理Rc的独占场景，避免引用计数的开销。UniqueRc类似于Rc，但只允许有一个强引用。
如何将社交关系与用户属性一起融入整个推荐系统就是关键。...在神经网络和深度学习算法出现后，提取特征任务就变得可以依靠机器完成，人们只要把相应的数据准备好就可以了，其他数据都可以提取成向量形式，而社交关系作为一种图结构，如何表示为深度学习可以接受的向量形式，而且这种结构还需要有效还原原结构中位置信息...如何将这些信息有效加以利用，这篇论文给出了一条路径，而且在工程上这篇论文也论证得比较扎实，值得参考。 第二篇论文，主要讲的是node2vec，这也是本文用到的主要算法之一。...node2vec主要用于处理网络结构中的多分类和链路预测任务，具体来说是对网络中的节点和边的特征向量表示方法。...简单来说就是将原有社交网络中的图结构，表达成特征向量矩阵，每一个node（可以是人、物品、内容等）表示成一个特征向量，用向量与向量之间的矩阵运算来得到相互的关系。
它是一种简化遍历容器、数组和其他类似数据结构的循环语法。...与传统的 C 风格枚举相比，强类型枚举有以下特点： 作用域限制： 强类型枚举的作用域受限于枚举类的作用域，因此枚举成员的名称不会污染外部作用域。...使用强类型枚举可以减少错误并提高代码的可读性和可维护性。...类型特征（Type Traits）： 类型特征是一组用于查询和操纵类型属性的工具，它们通常被定义在 头文件中。...std::vector vec; vec.push_back("example"); // 移动临时对象 在函数返回值中使用： 当函数返回一个临时对象时，可以通过移动语义避免不必要的复制
numNeg 每级分类器训练时所用到的负样本数目，可以大于-bg指定的图片数目 numStages 训练分类器的级数，强分类器的个数 precalcValBufSize 缓存大小，用于存储预先计算的特征值...() 1、存储CvCascadeParams的对象中的参数(4个参数) 参数 说明 stageType 级联类型，目前只能取BOOST featureType 训练使用的特征类型，目前支持的特征有Haar...，LBP和HOG w 训练的正样本的宽度，Haar特征的w和h一般为20，LBP特征的w和h一般为24，HOG特征的w和h一般为64 h 训练的正样本的高 2、存储在CvCascadeBoostParams...的对象中的参数(6个参数) 参数 说明 bt 训练分类器采用的Adaboost类型 minHitRate 影响每个强分类器阈值，每一级分类器最小命中率，表示每一级强分类器对正样本的的分类准确率 maxFalseAlarm...maxWeakCount 每级强分类器中弱分类器的最大个数，当FA降不到指定的maxFalseAlarm时可以通过指定最大弱分类器个数停止单个强分类器 mode 值为BASIC、CORE、ALL三种，根据值不同采用不同的
对A的描述， stat2 ：A_stat_B_COUNT 基于B_COUNT对A的描述, 序列化：初步LDA，NMF，SVD，进一步Word2Vec，doc2vec 再进一步 图神经网络deepwalk...要点三 3.基于特征重要性表的特征工程思路 xgb/lgb可以输出特征重要性表，比起相关性分析，通过特征重要性表我们可以迅速在大量特征中获取强特征。在此基础上我们可以对强特征做更深层次的挖掘。...进一步，特征重要性表也可以知道深度学习模型子结构的选择，序列特征对应rnn类，交叉特征对应fm类，文本特征对应nlp类，如果特征不重要，就不用上相应的结构了，如果重要，就可以对将特定的特征输入对应的子结构了...提升方法：经验的积累，如何将一个特征发散开来。...缺陷：首先得做出强特征，然后才能在强特征基础上发散，因此依赖一个好的特征重要性表 上文讲了三个我所认为最主要的特征工程思路，但是他们各有各的缺陷，因此 如何将其结合起来互补，螺旋迭代提升就是接下来能做的了
特征提取是对研究对象本质的特征进行量测并讲结果数值化或将对象分解并符号化，形成特征矢量、符号串或关系图，产生代表对象的模式。...，减少内存消耗，使分类错误减小 分类: 把特征空间划分成类空间，影响分类错误率的因数： 分类方法 分类器的设计 提取的特征 样本质量 模式识别的主流技术有： 统计模式识别 结构模式识别 模糊模式识别...结构模式识别将对象分解为若干基本单元，即基元；其结构关系可以用字符串或图来表示，即句子；通过对句子进行句法分析，根据文法而决定其类别。...特征空间对某对象的分类识别是对其模式，即它的特征矢量进行分类识别。...特征矢量\(x\)便是特征空间中的一个点，所以特征矢量有时也称为特征点。 随机变量由于量测系统随机因素的影响及同类不同对象的特征本身就是在特征空间散步的，同一个对象或同一类对象的某特征测值是随机变量。
能够直接从内容中提取特征，表征能力强 容易对噪声数据进行处理，抗噪能量强 可以使用RNN循环神经网络对动态或者序列数据进行建模 可以更加准确的学习user和item的特征 深度学习便于对负责数据进行统一处理...不过我们也可以像Content2Vec或者meta-prod2vec那样组合更多的特征进行处理，在这里以后再也不要说深度学习不需要特征工程时间了，深度学习的表征能力很好，但是工程师们仍然需要耗费大量的时间在选择特征这一件事情上...因此，这就迫使编码器去学习输入数据的更加鲁棒的表达，通常DAE的泛化能力比一般的AE强。...Product Neural Network则是把产品的目录结构也纳入神经网络中进行计算，计算的同时考虑了产品目录结构属性。 ?...典型的场景比如购物车，服务端为特定的对象创建了特定的 Session，用于标识这个对象，并且跟踪用户的浏览点击行为。我们这里可以将其理解为具有时序关系的一些记录序列。
该文通过T-SNE的聚类方法，对于所有的操作指令和操作数进行了可视化。 ? 从图中可以看到，基本上，只要是属于同一类的操作数或操作符“距离”都是比较接近的，也就应证了其语义特征是比较接近的。...通过比较传统的方法，比如wrod2vec，已经可以比较好的解决这一类的问题。 但是除了解决语义的问题，仍有二进制结构性的问题亟待解决，如何将混淆和非混淆的二进制进行相似度的对比，是一个很难的问题。...这篇文章其实更多的是利用NLP领域中PV-DM的方法给予我们了启发，其巧妙的解决了如何将语义和结构化信息纳入至二进制的表示中来。...现有较多的方法是将程序处理成定长的序列片段，同时将这些片段输入至word2vec中，将相关的信息以上下文概率的形式向量输出以表达结果。...不过，笔者认为，如何将二进制更好的表示，其更大的一点是用合适的数据做合适的事情，将强相关的内容纳入至模型当中，以获得最紧密的映射关系，才是最为合适的。
这个类特化了 vector 模板，将其限制为 int 类型的数据存储，即它是 vector 的一种特化实现（虽然这里没有使用模板语法，而是硬编码了 int 类型）。...vector 类型的对象，即 vector>。...vector> 演示了如何使用嵌套 vector 实现多维数据结构。通过嵌套使用 vector，可以轻松地表示矩阵或多维数组等复杂的数据结构。...，在遍历整个容器时非常高效且可读性强。...展示了一个 STL 提供的函数对象 greater，它是一个仿函数，用于实现大于比较。greater 是 头文件中的标准函数对象，用于方便实现降序排序。
，使得这个向量能够表达相应对象的某些特征，同时向量之间的距离能反应对象之间的相似性。...深度匹配模型框架如下图所示，一般是双塔结构，一个塔用于生成用户向量，另一个塔用于生成物品向量。最后，用户向量与物品向量的距离与两者真实距离计算损失函数。 输入的是用户特征、物品特征。...静态向量：word2vec能适应大规模的数据，训练速度快，可扩展性强。但是难以添加side info等信息，例如物品分类等特征。...对于 CNN 结构来说，不同层级的神经元学习到了不同类型的图像特征，由底向上特征形成层级结构，对人脸识别任务，训练好网络后，把每层神经元学习到的特征可视化，肉眼看一看每层学到了啥特征，我们会看到最底层的神经元学到的是线段等特征...，图示的第二个隐层学到的是人脸五官的轮廓，第三层学到的是人脸的轮廓，通过三步形成了特征的层级结构，越是底层的特征越是所有不论什么领域的图像都会具备的比如边角线弧线等底层基础特征，越往上抽取出的特征越与手头任务相关
1.1 什么是Embedding 形式上讲，Embedding就是用一个低维稠密的向量“表示”一个对象，这里所说的对象可以是一个词（Word2Vec），也可以是一个物品（Item2Vec），亦或是网络关系中的节点...其中“表示”这个词意味着Embedding向量能够表达相应对象的某些特征，同时向量之间的距离反映了对象之间的相似性。...推荐场景中大量使用One-hot编码对类别、Id型特征进行编码，导致样本特征向量极度稀疏，而深度学习的结构特点使其不利于稀疏特征向量的处理，因此几乎所有的深度学习推荐模型都会由Embedding层负责将高维稀疏特征向量转换成稠密低维特征向量...二者的最终目的都是把物品的原始特征转变为稠密的物品Embedding向量表达，因此不管其中的模型结构如何，都可以把这类模型称为“广义”上的Item2Vec类模型。...在互联网场景下，数据对象之间更多呈现的是图结构，所以Item2Vec在处理大量的网络化数据时往往显得捉襟见肘，这就是Graph Embedding技术出现的动因。
文本分类任务是一个经久不衰的课题，其应用包括垃圾邮件检测、情感分析等。 传统机器学习的做法是先进行特征工程，构建出特征向量后，再将特征向量输入各种分类模型（贝叶斯、SVM、神经网络等）进行分类。...随着深度学习的发展以及RNN、CNN的陆续出现，特征向量的构建将会由网络自动完成，因此我们只要将文本的向量表示输入到网络中就能够完成自动完成特征的构建与分类过程。...1.2如何将CNN运用到文本处理 参考understanding-convolutional-neural-networks-for-nlp http://www.wildml.com/2015/11...训练word2vec 在对文本进行分词和对齐后，就可以训练处word2vec模型了，具体的训练过程不在此阐述，程序可以参考项目文件中的word2vec_helpers.py。...CNN的结构的唯一变化是去掉了其中的embedding层，改为直接将word2vec预训练出的embedding向量输入到网络中进行分类。 网络结构图如下图所示： ?
2、完善旧空间 了解了 word2vec 的基本常识，就可以正式进入正题了。在上一节说过，我们在建立一个嵌入空间的时候，我们要考虑的是对象的那些属性需要在嵌入空间中被表征。...图源：[3] VS-Word2Vec 的基本结构如图 7 所示，这个架构分为上下两部分。...图 7：VS-Word2Vec 网络结构。...值得注意的是，这里又用到了辅助标签（聚类）。这个模型的整体结构如图 10 所示. ? 图 10：sound-word2vec。...当然，未来还有很多其他可以探索的方向，比如发展比较初级的音乐领域，如何将声音中的情绪结合到传统的 w2v 模型中去等等。
图2 Word embedding词汇转化结果 游戏评论维度的挖掘：用户在论坛、社交媒体上的语料属于大规模短文本语料，具有稀疏性高、随意性强的特点。...，但是能够表示的隐语义空间也很有限，并不适用于随意性特别强的不规范短文本。...尝试以后发现效果非常好，进一步研究了扩展到句子级别的paragraph2vec，并且通过思考解决了paragraph2vec只能对目标集提取特征的限制（用参考级+目标集一起提取特征，但仅使用目标集的特征作为后续算法输入...这里聚类采用的即是上文提到的word2vec和paragraph2vec特征。 ?...图3 word2vec和paragraph2vec特征整体数据流程 游戏风向标目前主要是游戏各个维度下用户正负口碑的罗列，这有利于游戏运营人员发现问题，了解活动、事件的各个方面的口碑。
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