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authentically    音标拼音: [,ɔθ'ɛntɪkli] [,ɔθ'ɛnɪkli]

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英文字典中文字典相关资料:


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  • When Multi-Level Meets Multi-Interest: A Multi-Grained Neural Model for . . .
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    本文通过结合多兴趣学习和图卷积聚合提出了一个统一的多粒度神经模型（MGNM）。 MGNM首先为用户学习历史商品的图结构和信息聚合路径。 然后执行图卷积以迭代方式导出商品表征，其中可以很好地捕获不同级别的复杂偏好。 随后，利用设计的序列胶囊网络，将序列模式注入多兴趣提取过程，从而以多粒度方式实现更精确的兴趣学习。 如图所示，MGNM 由两部分组成：用户感知图卷积和序列胶囊网络。 表示商品集合，表示用户集合，是N个用户和M个商品之间的行为序列集，对于每个用户u，序列，建模的目标就是预测。 为了从用户点击序列中提取复杂和高阶的兴趣，考虑图结构和图中不同距离的目标节点的邻居信息的聚合。
  • SIGIR 2022 | 当胶囊网络遇到序列推荐 - 智源社区 - baai. ac. cn
    本文通过结合多兴趣学习和图卷积聚合提出了一个统一的多粒度神经模型（MGNM）。 MGNM首先为用户学习历史商品的图结构和信息聚合路径，然后执行图卷积以迭代方式导出商品表征，其中可以很好地捕获不同级别的复杂偏好，利用设计的序列胶囊网络，将序列模式注入多兴趣提取过程：
  • When Multi-Level Meets Multi-Interest: A Multi-Grained Neural Model for . . .
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    具体来说，ComiRec和MIMN等多兴趣方法专注于通过历史项目聚类为用户提取不同的兴趣，而TGSRec和SURGE等图卷积方法则基于历史项目之间的多层次相关性来细化用户偏好。 不幸的是，他们都没有意识到这两种类型的解决方案可以相互补充，通过聚合多层次的用户偏好来实现更精确的多兴趣提取，以获得更好的推荐。 为此，在本文中，我们提出了一个统一的多粒度神经模型（称为MGNM），通过结合多兴趣学习和图卷积聚合。 具体来说，MGNM首先为用户学习历史项目的图形结构和信息聚合路径。 然后，它执行图形卷积，以迭代的方式推导出项目表示，其中可以很好地捕获不同层次上的复杂偏好。 然后，提出了一种新的 序列胶囊网络，将序列模式注入到多兴趣提取过程中，从而实现多粒度的更精确的兴趣学习。





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