出发吧，和欧蓝德一起进行一次观星之旅！ 2021年11月26日 上午10:41 • 生活 文章长度：0太短了，请勿浪费资源 内容来源网络，如有侵权，联系删除，本文地址：https://www.230890.com/zhan/118198.html [db:标签] 赞 (0) 生成海报 相关推荐 道指和标准普尔500指数继续刷新历史新高。瑞斯主题英语下跌超过15%。 中新经纬10月27日电 美东时间周二，美股三大指数集体收涨。道指、标普指数续刷历史新高，纳指微涨。美国能源股多数上涨，埃克森美孚涨2.35%；中概教育股多数下跌，瑞思学科英语跌15.44%，达内教育跌12.90%，无忧英语跌10.07%，掌门教育跌9.91%。 生活 2021年10月27日 提高小孩免疫力，小儿提高免疫力最安全有效的办法 换季易生病，如何做好防护提高孩子免疫力 生活 2021年10月28日 聪明的脑袋长啥样，聪明人的脑袋长什么样子 曾经有一个骗了我们十几年的几个育儿段子，那就是“人的大脑只开发了10%”，直到现在很多人依然认为是真的，我觉得有必要澄清一下！ 生活 2021年10月26日 干货！面向开放世界的推荐系统：基于图结构学习的归纳式协同过滤 基于协同过滤的推荐模型通过将观察到的用户评分矩阵分解为两组嵌入因子（用户embedding和物品embedding）的内积，可以有效地估计潜在的用户兴趣并预测用户的未来行为。然而，特定于用户的嵌入因子只能以传导式（transductive）的方式学习，这使得推荐模型很难处理测试数据中的新用户。在现实场景中，推荐模型往往只能在有限时间窗口内收集的数据上训练，在未来的测试阶段则需要处理训练阶段未见的新用户。本文提出了一种可以实现归纳式学习的新型协同过滤方法。该方法包含两个表示学习模型：第一个模型遵循传统的矩阵分解方法，即对一组种子用户（key users）的评分矩阵进行分解，以获得他们对应的嵌入因子；第二个模型采用基于注意力机制的图结构学习方法，估计新的查询用户（query user）与种子用户之间的隐含关系，并通过图上的神经消息传递来归纳式的估计查询用户的嵌入表示。理论分析表明本文提出的模型可以保证与矩阵分解等价的表示能力。在5个公开数据集上的实验表明，我们的方法能够显著提升在具有少量行为数据的用户上的推荐性能，并且当模型仅在一部分用户上完成训练后可以有效迁移到新用户（不需要新的训练）。 科技 2021年12月2日 萌娃献礼国庆节 百米长卷绘祖国——察右中旗幼儿园开展迎“十一”国庆节活动 金秋送爽，国旗飘扬。9月29日察右中旗幼儿园开展“中华民族一家亲，同心共筑中国梦”迎国庆主题活动。 生活 2021年9月30日 快乐阅读，快乐阅读题 健康养生必备知识，看到就是赚到 生活 2021年10月27日
