EmoryHuang's Blog

Hexo 搭建个人博客 Hexo 是一个快速、简洁且高效的博客框架。Hexo 使用 Markdown（或其他渲染引擎）解析文章，在几秒内，即可利用靓丽的主题生成静态网页。 0. 安装前提 Node.js Git 创建 GitHub 仓库 Hexo 建站环境配置详见：Hexo 建站环境配置 1. Hexo 建站 在配置完环境之后，就可以正式安装 Hexo 了。安装步骤还是比较简单的，主要在 Git Bash 中通过命令行安装。 Hexo 建站教程详见：Hexo 建站教程 2. 个性化域名(可选) 部署完博客之后，会发现我们的域名是 https://xxxxxx.github.io，很明显这个域名不够高端大气上档次，因此我们可以在 阿里云、腾讯云 等域名供应商那里注册自己的域名，一年大概几十块的费用，当然你也可以选择不更换域名。 GitHub Pages 个性化域名配置详见：GitHub Pages 个性化域名配置 3. 双线部署到 GitHub 和 Coding 本博客已迁移到阿里云 ECS, 部分功能可能失效，请注意！ 由于 GitHub 的服务器在国外，所以访问速度不怎么样，因 ...

LeetCode 解题报告 var chartDom = document.getElementById('main'); var myChart = echarts.init(chartDom);var option; option && myChart.setOption(option); // 基于准备好的dom，初始化echarts实例 var myChart = echarts.init(document.getElementById('echarts3426')); // 指定图表的配置项和数据 var option = option = { tooltip: { trigger: 'item' }, legend: { top: '5 % ', left: 'center' }, series: [ { name: 'LeetCode 解题报告', ...

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【论文阅读】Empowering next POI recommendation with multi-relational modeling Metadata authors:: Zheng Huang, Jing Ma, Yushun Dong, Natasha Zhang Foutz, Jundong Li container:: Proceedings of the 45th international ACM SIGIR conference on research and development in information retrieval year:: 2021 DOI:: 10.1145/3477495.3531801 rating:: ⭐⭐ share:: false comment:: 强调用户之间的社交关系建模，使用耦合的 RNN 相互更新用户和 POI 表示 前言 2022 年 SIGIR， Empowering next POI recommendation with multi-relational modeling 问题描述 分别给定用户集合U={u ...

【论文阅读】Hierarchical multi-task graph recurrent network for next POI recommendation Metadata authors:: Nicholas Lim, Bryan Hooi, See-Kiong Ng, Yong Liang Goh, Renrong Weng, Rui Tan container:: Proceedings of the 45th international ACM SIGIR conference on research and development in information retrieval year:: 2021 DOI:: 10.1145/3477495.3531989 rating:: ⭐⭐⭐⭐ share:: false comment:: 框架为 LSTM，在隐藏层加入全局时空信息，以多任务预测的形式同时预测 POI 以及 POI 所在区域，并通过区域对 POI 预测进行指导，建立层次结构预测 POI。 前言 SIGIR 2022：Hierarchical multi ...

【论文阅读】Learning Graph-based Disentangled Representations for Next POI Recommendation Metadata authors:: Zhaobo Wang, Yanmin Zhu, Haobing Liu, Chunyang Wang container:: Proceedings of the 45th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval year:: 2022 DOI:: 10.1145/3477495.3532012 rating:: ⭐⭐⭐⭐ share:: false comment:: 将 POI 分解为多个维度进行表示，利用 GCN 进行特征提取，采用多头注意力对各个分解维度进行处理 前言 2022 年 SIGIR：Learning Graph-based Disentangled Representations for Next POI Recommenda ...

【论文阅读】Curriculum Meta-Learning for Next POI Recommendation Metadata authors:: Yudong Chen, Xin Wang, Miao Fan, Jizhou Huang, Shengwen Yang, Wenwu Zhu container:: Proceedings of the 27th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery & Data Mining year:: 2021 DOI:: 10.1145/3447548.3467132 rating:: ⭐⭐⭐ share:: false comment:: 着眼于 POI 推荐的城市转移问题，使用元学习概念，并引入了困难度 Hardness 概念 前言 2021 年，KDD 会议 POI 推荐：Curriculum Meta-Learning for Next POI Recommendation OverView POI 推荐能够为不同城市的用户提供满意的服务，然而，可用的数据通常是稀缺的。 ...

【论文阅读】Location prediction over sparse user mobility traces using RNNs: Flashback in hidden states! Metadata authors:: Dingqi Yang, Benjamin Fankhauser, Paolo Rosso, Philippe Cudre-Mauroux container:: Proceedings of the twenty-ninth international joint conference on artificial intelligence, IJCAI-20 year:: 2020 DOI:: 10.24963/ijcai.2020/302 rating:: ⭐⭐⭐ share:: false comment:: 模型主体框架为 RNN，在隐藏层更新过程中手动加入时空信息 前言 2020 年，IJCAI 论文：Location prediction over sparse user mobility traces using RNNs: Flashb ...

【论文阅读】Next Point-of-Interest Recommendation with Inferring Multi-step Future Preferences Metadata authors:: Lu Zhang, Zhu Sun, Ziqing Wu, Jie Zhang, Yew Soon Ong, Xinghua Qu container:: Proceedings of the Thirty-First International Joint Conference on Artificial Intelligence year:: 2022 DOI:: 10.24963/ijcai.2022/521 rating:: ⭐⭐⭐ share:: false comment:: 学习目标 POI 的左右上下文信息，将用户轨迹分为历史轨迹和当前轨迹，历史轨迹使用 Transformer 用以表示未来偏好，当前轨迹使用 LSTM 学习并进行多步预测，最后整合结果。 前言 2022 年 IJCAI 的一篇论文，POI 推荐：Next Point-of-Interest ...

【论文阅读】Graph-Flashback Network for Next Location Recommendation Metadata authors:: Xuan Rao, Lisi Chen, Yong Liu, Shuo Shang, Bin Yao, Peng Han container:: Proceedings of the 28th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining year:: 2022 DOI:: 10.1145/3534678.3539383 rating:: ⭐⭐⭐⭐ share:: true comment:: 构建 STKG 并设计相似度函数生成 POI 转移矩阵，利用 POI 转移矩阵对 POI 进行加强并获取用户偏好信息，模型主体框架为 RNN，同时在隐藏层更新过程中手动加入额外信息。另外几个相似度函数也是亮点。 前言 依旧是 POI 推荐方向的论文，2022KDD 最新的：Graph-Flashback Network for Next Location R ...