简读分享 | 王豫 编辑 | 陈兴民 论文题目 Enhancing Sequential Recommendation with Graph Contrastive Learning 论文摘要 顺序推荐系统捕捉用户的动态行为模式...现有的大多数顺序推荐方法仅利用单个交互序列的局部上下文信息，仅根据项目预测损失学习模型参数。因此，他们通常无法学习适当的序列表示。本文提出了一种新的推荐框架，即序列推荐的图对比学习(GCL4SR)。...具体而言，GCL4SR采用基于所有用户交互序列构建的加权项转换图(WITG)，为每个交互提供全局上下文信息，并弱化序列数据中的噪声信息。此外，GCL4SR使用WITG的子图来增强每个交互序列的表示。...在真实数据集上的大量实验表明，GCL4SR始终优于最先进的顺序推荐方法。 论文链接 https://www.ijcai.org/proceedings/2022/0333.pdf
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关于hexo使用的免费图床 更新为2020.3.22 GitHub+PicGo+jsDelivr 搭建自己的私人图床（无备案推荐） 七牛图床（有备案推荐） 微博图床（凉凉） qq图床（不推荐） 风过不留痕大佬的图床...https://pic.alexhchu.com/ （强烈推荐+1） 其他我这里就不推荐了 GitHub+PicGo+jsDelivr 搭建自己的私人图床 教程很多，操作简单，可拓展性强，速度快并且背靠...七牛图床 一开始很多人推荐使用这个 优点 速度快 支持https 10g够轻度人群使用。 缺点 但是现在不好用了，为啥？ 因为他需要你是用备案域名！！！...带人工审核/人工智障的审核图片，有时候会清理图片 QQ图床 使用qq空间的相册 优点 访问快，容量好像没有限制吧 缺点 QQ空间说不定哪天就设置上防盗链系统，而且更换域名 这不是腾讯推荐的方式...而且该节点仅提供大图，所以节点很可能会出现网络拥堵的情况，不排除腾讯为了服务稳定而对每个访问进行限速处理本人自用 更新于 2020.2.11 风过不留痕的图床 优点 免费 速度快 无需备案
@TOC[1] Here's the table of contents: •一、菜品主材提取•二、数据结构•三、系统架构 基于图数据库的菜品推荐系统 本文来自社区专家pangguoming分享的图数据库应用案例...：使用Neo4j和简单分词算法实现菜品推荐系统[2]，全文内容如下： 背景:本推荐系统基于一款硬件产品–旺小宝桌牌。...一、菜品主材提取 桌牌上的菜名由商家输入，存入到桌牌数据库中，当前已有的菜名去重后有约2万个。 •第一步:收集菜名，从数据库导出菜名。...二、数据结构 在本系统中，涉及到了“人-店-菜-主材”关系，为了使关系间的结构变得简单，因此引入了Neo4j图形数据库，在图形数据库中，该关系如下。...三、系统架构 References [1] TOC: 基于图数据库的菜品推荐系统 [2] 使用Neo4j和简单分词算法实现菜品推荐系统: http://neo4j.com.cn/topic/5fdff8a8d4a2c822637223f8
世界上要画NS图的人肯定很少，这种无聊的东西= = 我根据个人经验和直觉，推荐三个套工具。...一、签字笔（铅笔+橡皮）+作业纸+拍照的手机 鉴于我以前手绘版ns图已经找不到了，就用室友之前画的做个例子。 image.png 优点：上手快，绘制简单。 缺点：费纸，修改麻烦。...三、Draw.io 这个是一个国外的网页，除了画ns图，它还能画前端的，这才是重点呐。不过不知道为什么室友的电脑经常上不去这个网站。 https://www.draw.io/ ?
整理：极验 作者：Roxana Pamfil 在互联网时代，推荐系统无处不在。不仅可以向用户推荐实体商品，还可以推荐电影、歌曲、新闻报道、酒店旅行等，为用户提供量身定制的选择。...这些系统中有许多都涉及了协同过滤——根据其他相似用户的偏好向用户推荐 item。推荐系统的背后还用到了包括矩阵分解、邻域方法以及各种混合方法。...对用户和 item 之间的交互进行建模一种很直观的方法是使用二部图。在下面的示例中，用户与之前购买的商品建立了关联。...图网络在很多领域中用于解决实际问题，例如检测 Twitter 上的恶意机器账户，发现电网中的漏洞以及预测蛋白质性质来进行新药物的研发。...总结 二部图是购买数据的自然表示。一项重要任务是预测新的边，可以将其引入推荐系统和针对性的促销活动。在计算性能方面，社区检测是我们描述的过程中最耗时的部分。
一、推荐的概述 在推荐系统中，通常是要向用户推荐商品，如在购物网站中，需要根据用户的历史购买行为，向用户推荐一些实际的商品；如在视频网站中，推荐的则是不同的视频；如在社交网站中，推荐的可能是用户等等...(图片来自参考文献) 在上图中，左侧的A，B，C表示的是三个用户，右侧的a，b，c，d表示的是四个商品，中间的连线表示用户与商品之间有过行为，或者是购买或者是打分，推荐的目的是从商品列表中向指定的用户推荐用户未行为过的商品...推荐的算法有很多，包括协同过滤(基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤)以及其他的一些基于模型的推荐算法。...二、基于图的推荐算法PersonalRank算法 1、PersonalRank算法简介 在协同过滤中，主要是将上述的用户和商品之间的关系表示成一个二维的矩阵(用户商品矩阵)。...而在基于图的推荐算法中，将上述的关系表示成二部图的形式，为用户A推荐商品，实际上就是计算用户A对所有商品的感兴趣程度。
一、推荐的概述 在推荐系统中，通常是要向用户推荐商品，如在购物网站中，需要根据用户的历史购买行为，向用户推荐一些实际的商品；如在视频网站中，推荐的则是不同的视频；如在社交网站中，推荐的可能是用户等等，无论是真实的商品...(图片来自参考文献) 在上图中，左侧的A，B，C表示的是三个用户，右侧的a，b，c，d表示的是四个商品，中间的连线表示用户与商品之间有过行为，或者是购买或者是打分，推荐的目的是从商品列表中向指定的用户推荐用户未行为过的商品...推荐的算法有很多，包括协同过滤(基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤)以及其他的一些基于模型的推荐算法。...二、基于图的推荐算法PersonalRank算法 1、PersonalRank算法简介 在协同过滤中，主要是将上述的用户和商品之间的关系表示成一个二维的矩阵(用户商品矩阵)。...而在基于图的推荐算法中，将上述的关系表示成二部图的形式，为用户A推荐商品，实际上就是计算用户A对所有商品的感兴趣程度。
12 2023-07 思维导图工具推荐：幕布 这款工具用了很久了，公众号里也经常出现它的面孔~ LEARN MORE 图片由海艺AI绘制 “在互联网时代，信息量爆炸性增长，我们需要有效地整理和呈现这些信息...上面这段文字是一个思维导图工具的介绍，我无意介绍思维导图是什么，为什么有用啥的，今天就是很单纯的推荐的效率工具：一个极简的思维导图工具，幕布。...如果看过我的读书笔记系列，应该对内容大纲长图挺熟悉的，这个大纲长图就是用幕布这个软件生成的。 地址：https://mubu.com/home 官网首页的截图 为什么推荐幕布呢？...团队协作：如果你需要与团队成员共享和协作思维导图，幕布也提供了团队协作的功能。你可以邀请他人加入你的思维导图，并通过实时更新和评论功能进行交流和反馈。...数据安全保障：幕布采用了高级的加密技术，保护你的数据安全和隐私。 总的来说，幕布是一个强大而灵活的思维导图工具，适用于个人和团队使用。
前言:网站的图片请求需要一个加载图来过渡，所以我推荐4款加载图作为图片资源请求压力缓解。
但是韦恩图绘制工具的，图形调整度没那么自由，进而就导致绘制的图形比较难看。所以今天就来推荐一个在线绘制韦恩图的工具。...但是其中有一个功能是来进行韦恩图绘制的。并且韦恩图绘制的效果也挺好看。所以就还是挺推荐使用的。关于funrich。由于是客户端的软件。...所以就放一张这个软件可以做的图吧。以下就是一个四个集合绘制的韦恩图。 韦恩图的替代 对于韦恩图而言，如果是五个以下的数据来进行取可视化的话，还是可以很清楚的展示数据的分组的。...但是如果是多于五个数据集的话，就比较推荐使用upset图了。关于upset图主要还是分成三个部分，每个部分的意思可以在下面的图中看到。这里就不做过多介绍了。...另外tbtools也是可以绘制韦恩图的。所以还是很推荐的。
推荐算法图推荐 基于图的模型（graph-based model）是推荐系统中的重要内容。...其实，很多研究人员把基于邻域的模型也称为基于图的模型，因为可以把基于邻域的模型看做基于图的模型的简单形式 在研究基于图的模型之前，首先需要将用户的行为数据，表示成图的形式，下面我们讨论的用户行为数据是用二元数组组成的...，其中每个二元组（u,i）表示用户u对物品i的产生过行为，这种数据很容易用一个二分图表示 令G（V，E）表示用户物品二分图，其中 ?...对于数据集中每一个二元组(u, i)，图中都有一套对应的边 ? ，其中是用户u对应的顶点 ? ， 是物品i对应的顶点。...原理展示 将用户的行为数据表示为二分图后，接下来的就是基于二分图为用户进行推荐，那么给用户u推荐物品就可以转化为度量用户顶点Vu和Vu没有直接边相连的顶点在图上的相关性，相关性越高的物品在推荐列表上的权重九越高
有没有一张“全景图”？...并发编程全景图之思维导图 更值得关注的是，王宝令在极客时间开设了《Java 并发编程实战》专栏，绝对值得一看。...他前前后后写了 18 年的程序，曾主导研发了支持高并发处理能力的 API 网关、高性能数据库连接池以及海量数据归档平台。最近 10 年，他一直从事 Java 开发平台和基础中间件的设计开发工作。...为什么推荐这个专栏？ 非常落地，带你掌握解决并发问题的关键。宝令会详解 12 个 Java 并发工具类，及 9 种最常见的并发设计模式。...现有 12.12 限时抢先特惠，老用户 7 折，新用户 5 折，扫码或点击阅读原文抢
在图领域，各种现实世界的场景也涉及文本数据，其中任务和节点特征可以由文本描述。这些文本属性图（TAGs）在社交媒体、推荐系统等领域具有广泛的应用。因此，本文探讨了如何利用LLMs来建模TAGs。...受大型语言模型（LLMs）成功的启发，我们旨在创建一个面向图的LLM，能够在各种数据集和任务中具有异常的泛化能力，而无需依赖下游图数据。...OpenGraph: Towards Open Graph Foundation Models 图学习已经成为解释和利用各个领域中的关系数据的不可或缺的工具，范围从推荐系统到社交网络分析。...在这项工作中，我们的目标是通过开发一个通用的图基础模型来推进图学习范式。这个模型旨在理解不同图数据中存在的复杂拓扑模式，使其能够在不同的下游数据集上在零样本图学习任务中表现出色。...首先，我们提出了一个统一的图标记器，以适应我们的图模型在未见的图数据上良好泛化，即使底层图属性与训练过程中遇到的图属性显著不同。
基于图的个性推荐 图技术、图数据库技术在推荐系统中的应用是多方面的，在本章节中我们会从图数据库的出发点上给出多种应用例子。 建立图谱 在开始之前，我简单地介绍下本文使用的图数据集。...为切合本章的主题，这里我给出一个基于图数据库、图谱上的 CBF 的例子，做一个电影推荐系统，能让读者理解这个方法的思想。同时，也能熟悉图数据库、知识图谱的方法。...基于模型、机器学习的推荐系统方法有很多，这里着重同图、图数据库相关的方法，讲解其中基于图神经网络 GNN 方法。...GNN + 图数据库的推荐系统 为什么需要图数据库？ GNN 的方法中，图数据库只是一个可选项，而我给的 GNN 方法的示例中，图数据库的关键作用是它带来了实时性的可能。...图片 总结 图数据库可作为推荐系统中信息的最终形式，尽管在很多推荐实现中，图库不一定是最终落地系统方案的选择，但图数据库所带来的可视化洞察的潜力还是非常大的。
前言 一、gggibbous-用月亮圆缺表示数据，有趣~~ 二、可视化学习圈子是干什么的？...三、系统学习可视化 四、猜你喜欢 gggibbous-用月亮圆缺表示数据，有趣~~ 在整理我们的R语言可视化课程时，发现了一个非常有趣的图表类型-「月亮图(Moon charts)」 ，其用月亮的圆缺来表示占比数据的多少...，是饼图替代图表类型。...下面，我们就来介绍一下绘制月亮图的工具-「gggibbous」 gggibbous包介绍 「gggibbous」包就是绘制月亮图的基于ggplot2的R语言绘图工具，其提供的geom_moon() 函数就可以绘制月亮图...其安装脚本如下： install.packages("gggibbous") # or devtools::install_github("mnbram/gggibbous") 月亮图和饼图的对比关系如下
作者 | Plato SIGIR'19的一篇论文Neural Graph Collaborative Filtering（NGCF）介绍了用图神经网络（GNN）来增强协同过滤推荐系统的方法。...如何用协同过滤做推荐？ NGCF是如何构图的？NGCF在基础的GNN上有哪些改动？如何用NGCF做推荐？ 协同过滤 协同过滤（CF）是一种常用的推荐系统做法。...这个方法通过收集用户的兴趣和口味，给用户推荐口味相近的人喜欢的物品。 在构建推荐系统的过程中，我们收集了很多用户与物品的交互历史，比如豆瓣电影中用户对电影的打分；淘宝中用户对物品的浏览、购买等。...左图是由用户、物品的交互历史构成的二部图；右图是将左图围绕 ? 展开，获得该点的『高阶历史信息』。 ? GNN如何获得节点embedding？...作者还在Gowalla、Yelp2018、Amazon-Book三个数据集上对比了推荐效果，NGCF均为state of the art。 其他：NGCF作者的论文[2]与实现[3]。
其实在没有仔细研究前，其实不知道里面还有WIFI图传的。 RSS为控制线插孔，控制相机，HDMI为输入孔。看着螺丝打滑了，想必他也好奇，拆开看了一下。...找到一个便宜的发射器，可以加一个小图传吧视频放出去，咸鱼60元。...DJI的图传新的1000，咸鱼的520多些（最低） 不过我一番查找，发现有智云的东西，差不多的功能（300以内，线材齐全），不过有一说一，这就是抄DJI的设计，吐了，抄底小王子。
TLDR: 本文提出一种新的大语言模型增强的推荐框架LLMRec。具体地，LLMRec提出了三种基于大语言模型的图数据增强策略来强化使用辅助信息的推荐系统。...的数据集进行推荐任务。...如何让增强的数据整合进推荐系统的框架？ 如何让模型更鲁棒于被增强的数据？ 3.1 LLM增强隐式反馈 LLMRec通过直接增强潜在的交互的方式应对推荐系统数据稀疏性的问题。...将生成的训练数据取一定数量与原始的训练数据进行合并。 将最终合并的推荐数据用推荐系统的训练。...更细致地可以划分为general CF, 有side information的推荐系统，有数据增强的推荐系统，自监督推荐系统。
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