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面向个性化推荐的群体感知兴趣解缠式双训练
个性化推荐系统在挖掘用户的偏好方面起着重要作用。本文提出了一种基于兴趣群组的增强推荐方法，通过在在线社交平台上用户的群组参与行为中获取兴趣信息，有效地缓解数据稀疏和冷启动问题，从而增强推荐系统的性能。
PDF8 months ago
基于上下文的在线社交平台用户参与度预测
在线社交平台成功的关键在于它们能够以大规模预测和理解用户行为。我们展示了数据，表明上下文感知建模方法可能提供全面、轻量且可能保护隐私的在线社交平台用户参与表示。利用深度 LSTM 神经网络分析来自近 80,000 个用户的 1 亿多个 Sn
PDF8 months ago
非收敛式语篇解析的深度（自回归）方法
本文提出了一种适用于在线社交平台的非一致性对话分析的统一模型，通过 GRN 层和非对称损失函数结合语气、语境和标签的嵌入实现，不需要训练为每个标签建立唯一的架构 / 模型，可达到与 SOTA 相当的结果。
PDFa year ago
AAAI異質環境下的辱罵語言檢測：數據集收集與監督注意力的作用
本文提出了一种注重异质性的辱骂评论的检测算法，使用带监督的注意机制和多任务学习来提高性能，并在一个包含 11000 条评论的 YouTube 数据集上进行了实验比较。
PDF3 years ago
网络仇恨：解决在线社交空间中的仇恨言论问题
该研究论文探讨在线社交平台上仇恨性言论的检测方法，指出基于关键词方法检测的不足，并提出利用自我定义仇恨社区产生的内容作为训练数据的方法，实现了良好的检测性能。
PDF7 years ago