潜在语义分析LSA（Latent Semantic Analysis ）也叫作潜在语义索引LSI（ Latent Semantic Indexing ） 顾名思义是通过分析文...
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LSA基本功能的复现 -
CountVector基础功能的复现sklearn.feature_extraction.text 中有4种文本特征提取方法： CountVectorizer TfidfVectorizer TfidfTran...
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【NLP】TextCNN
模型 四种模式 CNN-rand: 单词向量是随机初始化，向量随着模型学习而改变 CNN-static: 使用预训练的静态词向量，向量不会随着模型学习而改变 CNN-non-...
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Hive分组取TOPN数据
1、ROW_NUMBER，RANK()，DENSE_RANK() 语法格式：row_number() OVER (partition by COL1 order by CO...
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【深度学习】从seq2seq到Transformer学习记录背景 Encoder-Decoder是个非常通用的计算框架，至于Encoder和Decoder具体使用什么模型都是由研究者自己定的，常见的比如 CNN / RNN / BiR...
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推荐系统遇上深度学习(二十一)--阶段性回顾
本系列已经写了二十篇了，但推荐系统的东西还有很多值得探索和学习的地方。不过在这之前，我们先静下心来，一起回顾下之前学习到的东西！ 由于是总结性质的文章，很多细节不会过多的涉及...
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因子分解机（FM）系列总结背景 特征之间是关联的，线性模型中需要人工的特征组合，表达能力受限 one-hot编码带来特征空间暴增，数据稀疏，需要的参数量暴增 在数据很稀疏的情况下，满足xi,xj都不为...
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【RNN 推荐】Long and Short-Term Recommendations with Recurrent Neural NetworksUniversité Libre de Bruxelles UMAP’17 abstract 循环神经网络已成功应用于基于会话的推荐，并且是基于序列预测的协同过滤越来越感兴趣...
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【AE based RS】Deep Collaborative Filtering via Marginalized Denoising Auto-encoderACM 15 美国东北大学 abstract 协同过滤（CF）已广泛用于推荐系统中以解决许多现实问题。学习有效的潜在因子在协同过滤中起着最重要的作用。基于矩阵分解技术的传统C...
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【Tag Recommendation】Flickr Tag Recommendation based on Collective Knowledge论文信息 WWW 2008 Yahoo! Research tagging（给item推荐tag）问题 标签应用： 在一个应用程序中，推荐的标签被呈现给用户，用户可以选择相关...
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【AE based RS】Variational Autoencoders for Collaborative Filtering论文信息 WWW 2018 Dawen Liang 、Rahul G. Krishnan 、Matthew D. Hoffman 、Tony Jebara Netflix、MIT...
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【AE based RS】AutoRec: Autoencoders Meet Collaborative Filtering论文地址：http://users.cecs.anu.edu.au/%7Eu5098633/papers/www15.pdfWWW 2015被引用次数：123Australi...
