recommendation time-aware knowledge reasoning
安装npm install报错npm ERR! code ETIMEDOUT npm ERR! errno ETIMEDOUT npm ERR! network request to https://registry.npmjs.org/webpack-subresource-integrity failed, reason
执行命令：npm run dev 启动前端项目报如下错误，vue-cli-service是Vue一个启动的插件，需要安装 D:\nodejs\npm.cmd run dev > yuntan1hao@2.0.0 dev > vue-cli-service serve --open 'vue-cli- ......
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 ......
SpringBoot配置报错：Description: Failed to configure a DataSource: 'url' attribute is not specified and no embedded datasource could be configured. Reason: Failed to determine a suitable driver class
报错： Description: Failed to configure a DataSource: 'url' attribute is not specified and no embedded datasource could be configured. Reason: Failed to ......
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 ......
【略读论文|大模型相关】Zero-Shot Relational Learning on Temporal Knowledge Graphs with Large Language Models
时间：2023 学校：慕尼黑大学 创新点： 1.据我们所知，这是第一个试图在TKGF背景下研究零射击关系学习的工作。 2.我们设计了一种基于llm的方法zrLLM，并设法在零射击关系推理中增强各种基于嵌入的TKGF模型。 3.实验结果表明，zrLLM有助于大大提高所有考虑的TKGF模型对包含未见零射 ......
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 ......
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 ......
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 ......
React报错：Warning: Invalid hook call. Hooks can only called inside of the body of a function component. This could happen for one of the following reasons: .......
报错截图： 问题可能原因： 我之前是用 npm install，后面有些依赖用的是 cnpm install 解决方法： 用统一的安装方式 删除 node_modules，重新执行 cnpm install 我这里解决问题 ......
[Codeforces] CF1740D Knowledge Cards
CF1740D Knowledge Cards 题意 有一个 \(n \times m\) 的棋盘。现在\((1,1)\)中有一个栈，你可以按照一定的顺序进行出栈操作，每次都可以移动一个卡片到一个相邻的空白位置，但是卡片不能重合。问，能否通过若干次操作，将\((1,1)\)中全部的卡片移动到\((n ......
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 ......
题解 QOJ1173【Knowledge Is...】 / accoders::NOI 5681【interval】
https://qoj.ac/contest/537/problem/1173 problem 给定 \(n\leq 10^6\) 个区间，你需要求出能够最多选出多少对区间，使得两个区间不交（区间为闭区间）。要求一个区间最多属于一对选出的区间。 solution 这是一般图匹配问题的特殊情况，所以放 ......
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 ......
20.Explain how the following reasoning fails to address the complexity of the issue involved, and rebut it. “Sanya is warm all year round and has beautiful beaches,
Round 1: Identifying the Failure in Reasoning Speaker 1 (Student A): Hello, everyone! Let's kick off our discussion by examining the reasoning: "Sanya ......
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 ......
Graph regularized non-negative matrix factorization with prior knowledge consistency constraint for drug-target interactions prediction
Graph regularized non-negative matrix factorization with prior knowledge consistency constraint for drug-target interactions prediction Junjun Zhang 1 ......
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 ......
Does Everything Happen For A Reason
This transcript was generated automatically. Its accuracy may vary. Let me set the scene for you. It's 2016. I'm 15 years old, and for the first time ......
Towards Reasoning in Large Language Models A Survey
Reasoning 定义 推理：以逻辑和系统的方式进行思考，利用证据和过往经验来得出结论或作出抉择。 演绎推理Deductive Reasoning 结论来源于前提假设的阳性 前提假设：哺乳动物都有肾脏 前提假设：鲸是哺乳动物 结论：鲸有肾脏 归纳推理Inductive Reasoning 结论来源 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Tucker Decomposition with Frequency Attention for Temporal Knowledge Graph Completion
会议：ACL，时间：2023，学校：北京航空航天大学，多伦多大学 关键词：基于张量分解；频率注意力；正则化 摘要： 之前基于张量分解的TKGC模型存在仅独立考虑一种关系与一个时间戳的组合，忽略了嵌入的全局性质的问题。 本文的方法：一种频率注意力（FA）模型来捕获一个关系与整个时间戳之间的全局时间依赖 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Learn from Relational Correlations and Periodic Events for Temporal Knowledge Graph Reasoning
会议：SIGIR，时间：2023，学校：国防科技大学 摘要： 之前模型存在的问题：未能利用快照内结构信息的关系之间的语义相关性与快照间时间交互沿时间轴的周期性时间模式。 本文的工作：提出了一种新的推理模型（RPC）；它通过两个新的通信单元，即关系通信单元(RCU)和周期通信单元(PCU)，充分挖掘关 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Hierarchical Self-Atention Embedding for Temporal Knowledge Graph Completion
会议：WWW，时间：2023，学校：东北大学计算机与通信工程学院 摘要： 目前TKGC模型存在的问题：只考虑实体或关系的结构信息，而忽略了整个TKG的结构信息。此外，它们中的大多数通常将时间戳视为一般特征，不能利用时间戳的潜在时间序列信息。 本文的方法：一种基于自注意机制和历时嵌入技术的分层自注意嵌 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】DREAM: Adaptive Reinforcement Learning based on Attention Mechanism for Temporal Knowledge Graph Reasoning
会议：SIGIR，时间：2023，学校：苏州大学计算机科学与技术学院，澳大利亚昆士兰布里斯班大学信息技术与电气工程学院，Griffith大学金海岸信息通信技术学院 摘要： 原因：现在的时序知识图谱推理方法无法生成显式推理路径，缺乏可解释性。 方法迁移：由于强化学习 (RL) 用于传统知识图谱上的多跳 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Adaptive Path-Memory Network for Temporal Knowledge Graph Reasoning
会议：IJCAI，时间：2023，学校：1 中国科学院计算机网络信息中心，北京 2中国科学院大学，北京 3 澳门大学智慧城市物联网国家重点实验室，澳门 4 香港科技大学(广州)，广州 5 佛罗里达大学计算机科学系，奥兰多 摘要： 提出一种新的具有TKG关联特征的体系结构建模方法，即自适应路径-记忆网 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Temporal Knowledge Graph Reasoning with Historical Contrastive Learning
会议：AAAI，时间：2023，学校：上海交通大学 摘要： 大多数时序知识图谱的推理方法高度依赖于事件的递归或周期性，这给推断与缺乏历史交互的实体相关的未来事件带来了挑战。本文提出一种新的基于历史对比学习训练框架的对比事件网络（CENET）的新事件预测模型。 1.CENET 学习历史和非历史依赖来区 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Logic and Commonsense-Guided Temporal Knowledge Graph Completion
会议：AAAI，时间：2023，学校：北京航空航天大学 文中谓词可以视为关系。 以往的TKG补全(TKGC)方法不能同时表示事件的时效性和因果关系。为了应对这些问题，作者提出了一个逻辑和尝试引导嵌入模型（LCGE ），从常识的角度共同学习涉及事件的及时性和因果关系的时间敏感表示，以及事件的时间无关表 ......
TALLRec: An Effective and Efficient Tuning Framework to Align Large Language Model with Recommendation
目录概TallRec代码 Bao K., Zhang J., Zhang Y., Wang W., Feng F. and He X. TALLRec: An effective and efficient tuning framework to align large language model ......
Distilling Knowledge from Graph Convolutional Networks
目录概符号说明DistillGCNLocal Structure Preserving代码 Yang Y., Qiu J., Song M., Tao D. and Wang X. Distilling knowledge from graph convolutional networks. CVP ......