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知識圖譜在個性化推薦領(lǐng)域的研究進(jìn)展及應(yīng)用

來源:智東西      編輯:創(chuàng)澤      時間:2020/6/12      主題:其他   [加盟]

今天給大家?guī)硇录悠聡⒋髮W(xué)NExT中心的王翔博士在2020年5月10日舉辦的“推薦系統(tǒng)前沿進(jìn)展”系列學(xué)術(shù)沙龍活動中所做的分享《當(dāng)個性化推薦遇上知識圖譜》,在本次分享中,王翔簡要分析了知識圖譜在個性化推薦L域的應(yīng)用背景,并詳細(xì)介紹了課題組在個性化推薦中的相關(guān)研究技術(shù)和進(jìn)展,包括基于路徑、基于表征學(xué)習(xí)、基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等知識圖譜在推薦系統(tǒng)中的融合技術(shù)。












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OpenAI發(fā)布了有史以來最強(qiáng)的NLP預(yù)訓(xùn)練模型GPT-3

2020年5月底OpenAI發(fā)布了有史以來最強(qiáng)的NLP預(yù)訓(xùn)練模型GPT-3,最大的GPT-3模型參數(shù)達(dá)到了1750億個參數(shù)

多尺度圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):有效統(tǒng)一三維形狀離散化特征表示

解決了傳統(tǒng)圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中圖節(jié)點學(xué)習(xí)到的特征對圖分辨率和連接關(guān)系敏感的問題,可以實現(xiàn)在低分辨率的三維形狀上學(xué)習(xí)特征,在高低分辨率形狀之上進(jìn)行測試,并且保持不同分辨率特征的一致性

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外賣履約時間預(yù)估模型,預(yù)估的是從用戶下單開始到騎手將餐品送達(dá)用戶手中所花的時間

性能超越最新序列推薦模型,華為諾亞方舟提出記憶增強(qiáng)的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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