recommendation convolutional personalized sequential
基于融合语义信息改进的内容推荐算法。Improved content recommendation algorithm integrating semantic information.
引言 路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。每天一篇论文，做更好的自己。 本文读的这篇论文为发表于2023年5月28日的一篇名为《基于融合语义信息改进的内容推荐算法》（基于融合语义信息改进的内容推荐算法）的文章，文章主要介绍了基于内容的推荐技术在电子商务和教育领域的广泛应用，以及传统基于内容推荐技术在语义 ......
基于正则化的图自编码器在推荐算法中的应用 Application of graph auto-encoders based on regularization in recommendation algorithms
引言 看过的每一篇文章，都是对自己的提高。不积跬步无以至千里，不积小流无以成江海，积少成多，做更好的自己。 本文基于2023年4月6日发表于SCIPEERJ COMPUTER SCIENCE（PEERJ计算机科学）上的一篇名为《基于正则化的图自编码器在推荐算法中的应用》（Application of ......
Top-N推荐算法 Top-N recommendation Algorithms
引言 推荐算法是计算机专业中的一种算法，通过一些计算，能够推测用户喜欢的东西，在互联网环境中应用比较广泛。Top-N算法在生活中非常常见，比如学术论文推荐论文、音乐软件推荐歌曲等。 今天看到一篇名叫"A Revisiting Study of Appropriate Offline Evaluati ......
MMGCN: Multi-modal Graph Convolution Network for Personalized Recommendation of Micro-video
目录概符号说明MMGCN代码 Wei Y., Wang X., Nie L., He X., Hong R. and Chua T. MMGCN: Multi-modal graph convolution network for personalized recommendation of mic ......
Identity-Guided Human Semantic Parsing for Person Re-Identification
实线代``表训练阶段，虚线代表聚类阶段。这两个阶段迭代完成，直到网络收敛。 ISP 是一种普遍适用且与骨干网无关的方法。 伪部分标签生成 部分对齐特征学习 两个过程 ......
TIP2023 | Human Co-Parsing Guided Alignment for Occluded Person Re-Identification
代码：https://github.com/Vill-Lab/2022-TIP-HCGA 摘要：由于更多的背景噪声和不完整的前景信息，被遮挡人员重新识别（ReID）是一项具有挑战性的任务。尽管现有的基于人类解析的 ReID 方法可以通过最精细像素级别的语义对齐来解决这个问题，但它们的性能很大程度上受 ......
Hierarchical Clustering-based Personalized Federated Learning for Robust and Fair Human Activity Recognition-2023
任务：人类活动识别任务Human Activity Recognition HAR 指标：系统准确性、公平性、鲁棒性、可扩展性 方法：1. 提出一个带有层次聚类（针对鲁棒性和公平的HAR）个性化的FL框架FedCHAR；通过聚类（利用用户之间的内在相似关系）提高模型性能的准确性、公平性、鲁棒性。 2 ......
LightGCL Simple Yet Effective Graph Contrastive Learning For Recommendation论文阅读笔记
Abstract 目前的图对比学习方法都存在一些问题，它们要么对用户-项目交互图执行随机增强，要么依赖于基于启发式的增强技术（例如用户聚类）来生成对比视图。这些方法都不能很好的保留内在的语义结构，而且很容易受到噪声扰动的影响。所以我们提出了一个图对比学习范式LightGCL来减轻基于CL的推荐者的通 ......
SegNeXt: Rethinking Convolutional Attention Design for Semantic Segmentation
SegNeXt: Rethinking Convolutional Attention Design for Semantic Segmentation * Authors: [[Meng-Hao Guo]], [[Cheng-Ze Lu]], [[Qibin Hou]], [[Zhengning ......
Fully convolutional networks for semantic segmentation
Fully convolutional networks for semantic segmentation * Authors: [[Jonathan Long]], [[Evan Shelhamer]], [[Trevor Darrell]] DOI: 10.1109/CVPR.2015.729 ......
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation * Authors: [[Olaf Ronneberger]], [[Philipp Fischer]], [[Thomas Brox]] Local library 初读 ......
InternImage: Exploring Large-Scale Vision Foundation Models with Deformable Convolutions 可变形卷积v3
InternImage: Exploring Large-Scale Vision Foundation Models with Deformable Convolutions * Authors: [[Wenhai Wang]], [[Jifeng Dai]], [[Zhe Chen]], [[Z ......
Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network
Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network * Authors: [[Wenzhe Shi]], [[Jose Caballer ......
CBAM: Convolutional Block Attention Module
CBAM: Convolutional Block Attention Module * Authors: [[Sanghyun Woo]], [[Jongchan Park]], [[Joon-Young Lee]], [[In So Kweon]] doi:https://doi.org/10. ......
Scale-Prior Deformable Convolution for Exemplar-Guided Class-Agnostic Counting
Scale-Prior Deformable Convolution for Exemplar-Guided Class-Agnostic Counting 初读印象 comment:: （计数用的一个网络）提出了一个标度优先的可变形卷积，将典范的信息，例如标度，整合到计数网络主干中。 动机 本文考 ......
Adaptive Sparse Convolutional Networks with Global Context Enhancement for Faster Object Detection on Drone Images
Adaptive Sparse Convolutional Networks with Global Context Enhancement for Faster Object Detection on Drone Images * Authors: [[Bowei Du]], [[Yecheng ......
Occluded Person Re-Identification with Deep Learning: A Survey and Perspectives
应对行人信息丢失、噪声干扰、视角错位等挑战 局部特征学习：人体分割、姿态估计、语义分割、属性注释、混合法 ***语义分割*** ECCV-2020）用于行人重识别的身份引导人类语义解析 https://blog.51cto.com/u_14300986/5466923 ......
SiReN Sign-Aware Recommendation Using Graph Neural Networks论文阅读笔记
Abstract 目前使用GNN的推荐系统主要利用高评分的正向用户-物品交互信息。但是如何利用低评分来表示用户的偏好是一个挑战，因为低评分仍然可以提供有用的信息。所以在本文中提出了基于GNN模型的有符号感知推荐系统SiReN，SiReN有三个关键组件 构造一个符号二部图更精确的表示用户的偏好，分为两 ......
PANE-GNN Unifying Positive and Negative Edges in Graph Neural Networks for Recommendation论文阅读笔记
Abstract 目前利用GNN的推荐系统主要关注用户的正面反馈，而忽略了负面反馈提供的见解。于是我们提出了PANG- GNN，该模型将图神经网络的正面和负面边统一在一起。PANG-GNN首先将原始评分图根据正面和负面反馈划分为两个不同的二分图。接下来分别使用两个独立的嵌入，即感兴趣嵌入和无兴趣嵌入 ......
论文精读：STMGCN利用时空多图卷积网络进行移动边缘计算驱动船舶轨迹预测（STMGCN: Mobile Edge Computing-Empowered Vessel Trajectory Prediction Using Spatio-Temporal Multigraph Convolutional Network）
《STMGCN: Mobile Edge Computing-Empowered Vessel Trajectory Prediction Using Spatio-Temporal Multigraph Convolutional Network》 论文链接：https://doi.org/10. ......
论文精读：基于具有时空感知的稀疏多图卷积混合网络的大数据驱动船舶轨迹预测（Big data driven trajectory prediction based on sparse multi-graph convolutional hybrid network withspatio-temporal awareness）
论文精读：基于具有时空感知的稀疏多图卷积混合网络的大数据驱动船舶轨迹预测 《Big data driven vessel trajectory prediction based on sparse multi-graph convolutional hybrid network with spati ......
Adaptive Graph Contrastive Learning for Recommendation论文阅读笔记
Abstract 在实际的场景中，用户的行为数据往往是有噪声的，并且表现出偏态分布。所以需要利用自监督学习来改善用户表示。我们提出了一种新的自适应图对比学习(AdaGCL)框架，该框架使用两个自适应对比视图生成器来进行数据增强，以更好地增强CF范式。具体的说，我们使用了两个可训练的视图生成器，一个图 ......
Recommendation as Instruction Following: A Large Language Model Empowered Recommendation Approach
目录概InstructRecInstruction Generation Zhang J., Xie R., Hou Y., Zhao W. X., Lin L., Wen J. Recommendation as instruction following: a large language mo ......
A Novel Approach Based on Bipartite Network Recommendation and KATZ Model to Predict Potential Micro-Disease Associations
A Novel Approach Based on Bipartite Network Recommendation and KATZ Model to Predict Potential Micro-Disease Associations Shiru Li 1, Minzhu Xie 1, Xi ......
Multi-view Information Integration and Propagation for Occluded Person Re-identification
这篇从多视角这个思路出发，提出多视图信息集成模块，包括定位、量化和集成。 给定具有相同身份的多个图像，MVI2P：i）定位特征图中的空间辨别区域以过滤掉噪声信息。 ii）量化不同图像的显着性信息的相对重要性。 iii) 通过执行逐元素加法来集成多视图信息。 iv)通过知识蒸馏将多个图像隐含的综合信息 ......
Erasing, Transforming, and Noising Defense Network for Occluded Person Re-Identification
三个分支：擦除、转换、噪声 用来生成对抗性表征，模拟遮挡问题 对应信息丢失、位置错位和噪声信息 对抗性防御：思路是GAN网络，以对抗性的方式优化生成器和判别器 ......
Generative-Contrastive Graph Learning for Recommendation论文阅读笔记
Abstract 首先介绍了一下GCL的一些缺点，GCL是通过数据增强来构造对比视图，然后通过最大化对比视图之间的互信息来提供自监督信号。但是目前的数据增强技术都有着一定的缺点 结构增强随机退出节点或边，容易破坏用户项目的内在本质 特征增强对每个节点施加相同的尺度噪声增强，忽略的节点的独特特征 所以 ......
Exercise 3 - Convolutions
Exercise 3 - Convolutions 在视频中，您了解了如何使用卷积来改进时尚 MNIST。在练习中，请看您能否仅使用一个卷积层和一个 MaxPooling 2D 将 MNIST 的准确率提高到 99.8% 或更高。一旦准确率超过这一水平，就应停止训练。这应该在 20 个历元以内完成， ......
how convolutions work
how convolutions work 让我们在二维灰度图像上创建一个基本卷积，探索卷积是如何工作的。首先，我们可以从 scipy 中获取 "asccent "图像来加载图像。这是一张漂亮的内置图片，有很多角度和线条。 import cv2 import numpy as np from sci ......
Improving Computer Vision Accuracy using Convolutions
Improving Computer Vision Accuracy using Convolutions 在前面的课程中，你们了解了如何使用包含三层的深度神经网络（DNN）进行时装识别，这三层分别是输入层（数据的形状）、输出层（所需输出的形状）和隐藏层。你试验了不同大小的隐藏层、训练epoch ......