如何看待KDD20文章PolicyGNN代码无法复现的问题？.数据挖掘.机器学习.深度学习（DeepLearning）.图神经网络（GNN）.
HeGAN:KDD2019论文“异构信息网络上的专家学习”的源代码-Sourcecodelearning03-25论文“异构信息网络上的专家学习（KDD2019）”的源代码环境设定Python==2.7.3Tensorflow==1.12.0脾气暴躁==1.15.1参数设置（请参阅config.py）batch_size：批处理的大小。
KDD2021｜工业界搜推广nlp论文整理SIGIR2021|推荐系统相关论文分类整理WSDM2021｜推荐系统论文集锦...WWW2021｜知识图谱推荐系统相关的论文ICML2021｜会议论文整理CVPR2021｜CVPR2021最新论文汇总（附论文链接/代码/...
它会展示当前包含该领域带有论文的共250篇论文，然后是展示几个数据集上效果最好的算法和论文，以及开源项目（如果开源了），然后就是子领域--Subtasks，最后是该领域的有代码的论文，按照Github上Star数量来排列。2.Browsestate-of-the-art同样先
计算机的大部分论文，都是不公开代码和数据的，这时候就需要写信给作者要。.———从没有要成功过，哎.在研究中，我们尽量去找那种有公开代码和数据的论文读，因为论文很难把实验的每个细节都描述清楚，只有读了代码，才算真正把算法搞清楚...
论文代码是否应该公开已是争论已久的问题，有从业者呼吁通过代码提交减少当下各类论文中的「水分」，也有研发人员表示「代码提交」类问题得因「研究」而异。不过单从我们最关心的各类顶会而言，似乎可以简单从三个…
本次分享的论文是KDD2020的一篇工作，出发点是为了更好地建模多变量时间序列数据中成对变量之间的潜在空间依赖。作者提出了一种通用的图神经网络框架MTGNN，通过图学习模块融合外部知识和变量之间的单向关系，再使用mix-hop传播层和膨胀inception捕获空间和时序依赖。
KDD2020开源论文：稀疏优化的块分解算法.这次向大家分享的工作是鹏城实验室牵头，联合腾讯AI实验室和中山大学在SIGKDD2020上发表的文章：ABlockDecompositionAlgorithmforSparseOptimization。.稀疏优化由于其内在的组合结构，一般比较难求解。.组合搜索方法可以...
KDD2019于8月4-8日在美国阿拉斯加州的安克雷奇举行。本届大会上，微软亚洲研究院有多篇论文入选，内容涉及在线预测任务、在线影响力最大化、AI金融、推荐系统、异常检测等多个前沿领域。本文将为大家介绍其中有代表性的7篇论文。
今年的KDD大会计划将于2020年8月23日~27日在美国美国加利福尼亚州圣地亚哥举行。.上周，KDD2020官方发布接收论文，共有1279篇论文提交到ResearchTrack，共216篇被接收，接收率16.8%。.本文我们为大家整理收集了图神经网络专题系列的论文信息汇总。.
当前存储库提供了与我们的KDD2018论文``SUSTain:张量的可扩展无监督评分及其在表型分析中的应用''一起提供的代码,作者是IoakeimPerros,EvangelosE.斯图尔特,...
KDD是推荐领域一个顶级的国际会议。本次接收的论文按照推荐系统应用场景可以大致划分为:CTR预估、TopN推荐、对话式推荐、序列推荐等。同时,GNN、强化学习、多任...
对于感兴趣的论文，可以搜索作者/作者实验的主页，也许会找到pdf。实在找不到，也可以给作者发邮件请求。
摘要:受KDD2018年BestPaper的启发,将解决Emebedding向量训练中共现低的一种多对一的编码方式,应用到到传统机器学习模型训练中,预期可以降低了信息丢失,以及到达降维的目的背...
KDD2020丨时间序列预测相关的部分论文合集报名丨网络“垃圾”太烦?两大AI算法护你购物无忧【KDD2020】KDD2020全部大奖出炉!杜克大学陈怡然组获最佳学生论文奖KDD...
最近在做CTR,刚好Google在KDD发了一篇文章,讲了他们的一些尝试,总结一下:先是一些公式的符号说明:一、优化算法CTR中经常用Logisticregression进行训练,一个...
会议:KDD2020论文地址:https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3394486.3403268代码地址:https://github/scpei/REA推荐理由:这篇论文首次提出了跨语言实体对齐中的噪音问题,并...
在KDD2017全球论文投稿中,阿里集团和蚂蚁金服共有5篇论文被大会收录,本次被收录论文涵盖深度学习、大规模图计算、商品智能排序等多个研究领域,基于真实的业务场景或数据样本,文中部...
编者按:KDD2019于8月4-8日在美国阿拉斯加州的安克雷奇举行。本届大会上,微软亚洲研究院有多篇论文入选,内容涉及在线预测任务、在线影响力最大化、AI金融、推荐系统、异常检测等多个...
KDD的英文全称是KnowledgeDiscoveryandDataMining（知识发现与数据挖掘），由美国计算机协会ACM下的数据挖掘分会举办，是国际数据挖掘领域的顶级会议。据统计，KDD2017共...