程序代写 CS代考

Unit 1.6 Iterative Methods For many very large matrices, matrix inversion or matrix decompositions are too expensive computationally. We want to solve without doing a decomposition. Jacobi Method First consider a system This can be rewritten The idea behind an interative method is that if I put in “good” values for , “better” values on

Unit 1.5 Linear Least Squares One of the main uses of linear least squares is statistical modeling. The basic idea is to fit data. We assume a linear relationship. For example, we may wish to predict the maple syrup yield of a tree based on certain factors (https://peerj.com/articles/428/ (https://peerj.com/articles/428/)). For simplicity, we will take the

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Aers/vagrant/work/received-2019/to-be-uploaded/2020-

基于nlp和知识图谱的多模态个性化推荐方法研究，这里面会主要是用到一些公开的数据集，和根据公开数据自己爬取的数据补充（主要用来供nlp和知识图谱模型使用），内容主要是 对比 基于电影的协同过滤，以及结合nlp语义模型和 知识图谱模型的一个 实验效果对比，以及模型融合 MovieLens 小份数据集情况 # u.data文件中为user_id，movie_id，rating，unix_timestamp，格式如下： # u.user文件中为user_id，age，occupation，zip_code，格式如下： # u.occupation 职业列表 # u.item文件中为movie_id，title, release_date, video_release_date，imdb_url,格式如下： u.genre 电影类型列表 u.info –u.data数据集中的用户数，电影数和评分数 超大型数据集————目前认为不太需要用太大型的数据集 （还没整理好，缺失了用户画像的数据） 超大型数据比较大，下好了，但是需要用numpy打开 baseline_default: 协同过滤/FFM 实验模型： 基于内容召回 doc2vec/fastsent————选择doc2vec 排序 dnn&attention deepFM wide&deep ————这边目前打算用attention模型 模型融合 手工融合 和 LR融合 基于nlp和知识图谱的多模态个性化推荐方法研究，这里面会主要是用到一些公开的数据集，和根据公开数据自己爬取的数据补充（主要用来供nlp和知识图谱模型使用），内容主要是 对比 基于电影的协同过滤，以及结合nlp语义模型和 知识图谱模型的一个 实验效果对比，以及模型融合 1.基于iterm的协同过滤 2.基于知识图谱的推荐 tranE模型参考： https://yaoleo.github.io/2017/10/27/TransE%E7%AE%97%E6%B3%95%E7%9A%84%E7%90%86%E8%A7%A3/ 初步考虑用TransE 模型 将会得到 电影之间的相似度 电影-导演-导演名 电影-主演-主演名 电影-类型-类型名（动作电影）