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运用机器学习推荐系统促进混合现实中的社交互动
通过混合现实系统，我们创建了一种创新的混合现实社交推荐模型，利用用户的注视识别、距离、噪音水平、拥堵程度和对话强度等特征来促进社交互动，并通过加入实时特征提供及时通知。尽管数据收集和成本方面存在限制，我们对包含不同特征类别的四种模型进行了比
PDF2 months ago
平滑图对比学习中的无缝相似性融合
本文介绍了一种平滑图对比学习模型（SGCL），它利用了扩充图的几何结构来在对比损失中注入与正负节点对相关的接近信息，从而显著规范化学习过程，并通过针对负样本的三种不同平滑技术调整对比损失中节点对的惩罚，以提高在大规模图上的可扩展性，通过在各
PDF4 months ago
提升随机森林的本地可解释性：一种基于邻近性的方法
通过利用随机森林模型中的特征空间中的点之间的相似性，我们提出了一种新的方法来解释随机森林的样本外表现，这使得随机森林的预测可以准确地重写为训练数据点目标标签的加权平均值，并为模型预测生成任何观测的归因，从而补充了 SHAP 等现有的针对模型
PDF9 months ago
Ceci n'est pas une pomme: 多模态嵌入中的对抗幻觉
多模态编码器、敌对幻觉、嵌入空间、接近度、零样本分类。
PDF10 months ago
AdAM: 自适应感知核调制的小样本图像生成
本文针对目前的 few-shot image generation 方法仅基于源域的知识选择而未考虑适应性，提出了一种适应性感知的 AdAM 方法，通过实验证明在多个领域的 FSIG 中均有最好的表现，应用前景广阔。
PDFa year ago
评估和解释图的结构节点嵌入的非监督框架
本文提出了一种无监督排序结构化图嵌入的框架，分析了结构化嵌入的特性和被嵌入的预定义节点特征，以达到提高解释性的目的。
PDFa year ago
ACL利用混合的高阶接近度进行悬挂感知实体对齐
本文研究了知识图谱中的悬挂实体对齐问题，提出了一种使用混合高阶接近度检测悬挂实体并对可匹配实体进行对齐的框架，实验证明该框架可以更准确地检测悬挂实体并解决对齐中的 hubness 问题。
PDF2 years ago
基于投入产出分析和经济复杂性的分布式制造业决策支持系统
基于产品空间和输入输出矩阵，我们提出了一种推荐系统，旨在促进分布式制造，通过推荐每个公司的当地供应商列表，以提高生产供应链的适应性和弹性。
PDF3 years ago
MM从联邦学习到雾计算学习：在异构无线网络上的分布式机器学习
通过使用一种叫作 Fog learning 的新学习范式，从边缘设备到云服务器中智能地分布机器学习模型的训练，来增强联邦学习的三个重要维度：网络、异构性和邻近性，并考虑由各种接近程度异构设备组成的多层混合学习框架，通过设备到设备（D2D）通
PDF4 years ago
WWW针对表格数据的学习模型无关反事实解释
本文提出了一种新的方法 ——C-CHVAE，该方法可以生成可实现的反事实解释，以更好地满足反事实解释的质量要求。
PDF5 years ago
ICML事后反事实解释的问题：一次讨论
本文探讨了后设反事实解释方法对数据和分类器的基本假设导致其在很多情况下的不可靠性，并提出了近似性、连通性和稳定性三种量化方法和途径。另外，本文还证明了后设反事实方法不满足这些属性的风险。
PDF5 years ago