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论文： 论文题目：《Neural Graph Collaborative Filtering》 论文地址： 本论文是关于图结构的协同过滤算法，在原始的矩阵分解和基于深度学习的方法中，通常是通过映射描述用户（或物品）的现有特征（例如ID和属性）来获得用户（或物品）的嵌入。从而利用user和item的embedding进行协同召回。但是作者认为这种方法的固有缺点是：在user与item的interaction数据中潜伏的 协作信号（collaborative signal） 未在嵌入过程中进行编码。这样，所得的嵌入可能不足以捕获协同过滤效果。 让我们一起来看一下本论文是怎么利用数据中潜伏的协作信号的吧。 推荐算法被广泛的运用在各个领域中，在电商领域，社交媒体，广告等领域都发挥着至关重要的作用。推荐系统的核心内容就是根据用户以前的购买和点击行为来评估用户对一个物品的喜爱程度，从而针对每个用户进行个性化推荐。协同过滤算法认为历史行为相似的用户之间的兴趣是相同的，所以给用户推荐的是同类型用户的爱好，也就是UserCF，而ItemCF给用户推荐的是跟历史行为相近的物品。 传统的协同过滤方法要么是基于矩阵分解，要么是基于深度学习的，这两种方法都忽略了一个非常关键的信息---user和item交互的协作信号，该信号隐藏在user和item的交互过程中。原始的协同过滤方法忽略了这种信息，所以在进行user 和 item representation时就不足以较好的进行embedding。 本论文通过将用户项交互（更具体地说是二分图结构）集成到embedding过程中，开发了一个新的推荐框架神经图协同过滤（NGCF），该框架通过在其上传播embedding来利用user-item图结构。这种方法在用户项目图中进行高阶连通性的表达建模，从而以显式方式将协作信号有效地注入到embedding过程中。 在介绍模型之前先来讲解一下什么是useritem interaction以及什么是高阶的useritem interaction。 我们先看左边的图，这个图就是useritem interaction，u1是我们待推荐的用户，用双圆圈表示，他交互过的物品有i1，i2，i3。在看右边这个树形结构的图，这个图是u1的高阶interaction图，注意只有l > 1的才是u1的高阶连接。观察到，这么一条路径，u1 ← i2 ← u2，指示u1和u2之间的行为相似性，因为两个用户都已与i2进行了交互。而另一条更长的路径，u1←i2←u2←i4暗示u1可能会点击i4，因为他的相似用户u2之前已经购买过i4。另一方面，用户u1在l = 3这一层会更倾向于i4而不是i5，理由是i4到u1有两条路径而i5只有一条。 当然这种树结构是不可能通过构建真正的树节点来表示的，因为树模型比较复杂，而且结构很大，没法对每个用户构建一个树，这样工作量太大了。那么怎么设计模型结构可以达到跟这个high-order connectivity的效果呢，这个就要运用到神经网络了。通过设计一个embedding propagation layer来表示这种embedding 在每个层之间的传递。 还是拿上面那张图举例子，堆叠两层可捕获u1←i2←u2的行为相似性，堆叠三层可捕获u1←i2←u2←i4的潜在推荐以及信息流的强度（由层之间的可训练权重来评估），并确定i4和i5的推荐优先级。 这个跟传统的embedding是一样的，都是对原始的userID和itemID做embedding，跟传统embedding不同的地方是，在我们的NGCF框架中，我们通过在用户-项目交互图上传播embedding来优化embedding。 由于embedding优化步骤将协作信号显式注入到embedding中，因此可以为推荐提供更有效的embedding。 这一层是本文的核心内容，下面我们来进行详细的解读。 从直观上来看，用户交互过的item会给用户的偏好带来最直接的依据。类似地，交互过某个item的用户可以视为该item的特征，并可以用来衡量两个item的协同相似性。 我们以此为基础在连接的用户和项目之间执行embedding propogation，并通过两个主要操作来制定流程：消息构建和消息聚合。 Message Construction(消息构建) 对于连接的user-item对(u,i)，我们定义从i到u的消息为： 其中ei是i的embedding，eu是u的embedding，pui是用于控制每次传播的衰减因子，函数f是消息构建函数，f的定义为： 其中W1和W2用来提取有用的embedding信息，可以看到W2控制的i和u直接的交互性，这使得消息取决于ei和eu之间的亲和力，比如，传递更多来自相似项的消息。 另一个重要的地方是Nu和Ni，pui = 1/ 。Nu和Ni表示用户u和item i的第一跳邻居。 从表示学习的角度来看，pui反映了历史item对用户偏好的贡献程度。 从消息传递的角度来看，考虑到正在传播的消息应随路径长度衰减，因此pui可以解释为折扣因子。 Message Aggregation 聚合方法如下 ： 其中 表示在第一嵌入传播层之后获得的用户u的表示。激活函数采用的是leakyrelu，这个函数适合对pos和neg信号进行编码。 另一个重要的信息是 ,它的定义如下： 这个信息的主要作用是保留原始的特征信息。 至此，我们得到了 ，同样的方法，我们也能获得 ，这个都是first order connectivoty的信息。 根据前面的计算方式，我们如果将多个Embedding Propagation Layers进行堆叠，我们就可以得到high order connectivity信息了： 计算方式如下： 当我看到这里的时候，我的脑子里产生了一个大大的疑惑，我们在计算第l层的eu和ei时都需要第l-1层的信息，那么我们怎么知道ei和eu在第l层是否存在呢？也就是说出现u侧的总层数l大于i侧总层数的时候，我们如何根据第l-1层的ei来计算第l层的e呢？经过思考，我感觉应该是这样的，训练样本应该是一条path，也就是这个例子是u1 ← i2 ← u2 ← i4这条path，所以可以保证u1跟i4的层数l是一样的，所以不存在上面那个层数不匹配的问题。 ps:看到后面的实验结果才知道L是固定的所以每一层都不会缺失。 还有一个就是，不同层之间的W是不一样的，每一层都有着自己的参数，这个看公式就知道，理由就是我们在提取不同层信息的时候需要不同的W进行信息提取。 另一个疑惑是pui到底是不是每一个l层都一样？这里看公式好像就是指的是第一跳的Nu和Ni进行就计算的结果。 这部分内容是为了在进行batch训练的时候进行矩阵运算所推导的数学过程，其实跟之前我们讲的那个过程在数学上的计算是完全一样的，你想象一下，如果不用矩阵进行运算，在训练过程中要如何进行这么复杂的交互运算。 当进行了l层的embedding propagation后，我们就拥有了l个eu和l个ei，我们将他们进行concate操作： 这样，我们不仅可以通过嵌入传播层丰富初始嵌入，还可以通过调整L来控制传播范围。 最后，我们进行内积计算，以评估用户对目标商品的偏好： 采用的是pair-wise方式中的bpr loss：
参考书本： 项亮, 推荐系统实践. 2012 本文系阅读笔记
1.网站用户基数增多，矩阵难以构造，时空复杂度增加。
2.难以对推荐结果做出解释。
该算法会因为你购买过《数据挖掘导论》而给你推荐《机器学习》。不过， ItemCF 算法并不利用物品的内容属性计算物品之间的相似度，它主要通过分析用户的行为记录计算物品之间的相似度。 该算法认为，物品 A 和物品 B 具有很大的相似度是因为喜欢物品 A 的用户大都也喜欢物品B 。
基于物品的协同过滤算法可以利用用户的历史行为给推荐结果提供推荐解释，比如给用户推荐《天龙八部》的解释可以是因为用户之前喜欢《射雕英雄传》。
基于物品的协同过滤算法主要分为两步。 (1) 计算物品之间的相似度。 (2) 根据物品的相似度和用户的历史行为给用户生成推荐列表。
具体公式（ij直接的相似度）：
N(i)表示喜欢物品i的用户数。
但是如果物品j很热门，几乎每个人都喜欢，则关系度会接近于1。（如可能很多人都会买《新华字典》或《哈利波特》）
为了避免推荐热门物品，则有公式：
这个公式惩罚了物品j的权重，减轻了热门物品会和很多物品相似的可能性。 尽管上面的公式分母已经考虑到了 j 的流行度，但在实际应用中，热门的 j 仍然会获得比较大的相似度。因此可在分母上进行惩罚。
但不能完全解决，两个不同领域的最热门物品之间往往具有比较高的相似度。这个时候，仅仅靠用户行为数据是不能解决这个问题的，因为用户的行为表示这种物品之间应该相似度很高。此时，我们只能依靠引入物品的内容数据解决这个问题，比如对不同领域的物品降低权重等。这些就不是协同过滤讨论的范畴了。
可以首先建立用户-物品倒排表，即每一个用户建立一个包含他喜欢的物品的列表。
比如电影，一般来说，同系列的电影、同主角的电影、同风格的电影、同国家和地区的电影会有比较大的相似度。
在得到物品之间相似度后，itemCF运用以下公式计算用户u对一个物品j的兴趣：
S(j,K) 与物品j最相似的K个物品的集合
为物品相似度。 即用户u对物品i的兴趣程度，这里可看做有过行为为1。
对既属于用户喜欢的物品，又在与j物品相似的物品集合内的每一个物品，得到权重相加和（即相似度乘感兴趣程度）。
精度（准确率和召回率） 可以看到 ItemCF 推荐结果的精度也是不和 K 成正相关或者负相关的，因此选择合适的 K 对获得最高精度是非常重要的。 流行度 和 UserCF 不同，参数 K 对 ItemCF 推荐结果流行度的影响也不是完全正相关的。 随着 K 的增加（流行物品相对增多），结果流行度会逐渐提高，但当 K 增加到一定程度，流行度就不会再有明显变化。 覆盖率 K 增加会降低系统的覆盖率（流行率增加）。
A.
假设有这么一个用户，他是开书店的，并且买了当当网上 80% 的书准备用来自己卖。那么，他的购物车里包含当当网 80% 的书。假设当当网有 100 万本书，也就是说他买了 80 万本。从前面对 ItemCF 的讨论可以看到，这意味着因为存在这么一个用户，有 80 万本书两两之间就产生了相似度，也就是说，内存里即将诞生一个 80 万乘 80 万的稠密矩阵。
John S. Breese 在论文中提出了一个称为 IUF （ Inverse User Frequence ），即用户活跃度对数的倒数的参数，他也认为活跃用户对物品相似度的贡献应该小于不活跃的用户，他提出应该增加 IUF参数来修正物品相似度的计算公式：ItemCF-IUF算法
同ItemCF相比，降低了流行度，提高了推荐结果的覆盖率。
B.
物品相似度归一化。
Karypis 在研究中发现如果将 ItemCF 的相似度矩阵按最大值归一化，可以提高推荐的准确率。 其研究表明，如果已经得到了物品相似度矩阵 w ，那么可以用如下公式得到归一化之后的相似度矩阵 w' ：
相似度的归一化可以提高推荐的多样性。[解释看原书]
《青蒿素的化学研究》。屠呦呦教授是中国著名的药学家和中药学家，曾获得2015年诺贝尔生理学或医学奖。她的研究成果被广泛收录在中国知网数据库中。根据中国知网数据库的检索结果，屠呦呦教授发表的期刊论文最早的一篇是1965年发表在《中国科学》杂志上的《青蒿素的化学研究》。这篇论文是屠呦呦教授在研究青蒿素的化学结构和药理作用方面的重要成果，为后来的青蒿素研究奠定了基础。
中医杂志第6期。据中国知网官网得知，知网数据库收录屠呦呦发表的期刊论文最早的一篇论文为中医杂志第6期。中国知网是世界上最大的连续动态更新的中国学术文献数据库，包括学术期刊、博硕士学位论文等。
遗传算法是一种计算机科学中的优化算法，用于在搜索空间中找到最佳解决方案。关于将遗传算法应用于图像匹配的论文，有一篇具有里程碑意义的经典论文是由J.H. Holland和他的同事提出的。该论文题目为"Adaptation in Natural and Artificial Systems"，是由J.H. Holland在1975年发表于美国国家科学院学报上的。这篇论文介绍了遗传算法的基本思想，并提出了将遗传算法应用于图像匹配问题的方法。具体而言，Holland等人提出了一种基于遗传算法的图像匹配算法，该算法使用基因编码表示图像特征，通过进化运算（如选择、交叉、变异等）来搜索最优匹配。这是遗传算法在图像匹配问题上的第一个应用，为后续研究提供了重要的启示。需要注意的是，虽然该论文并没有直接提到图像匹配这个术语，但它为后来的图像匹配问题提供了基础和思路，被认为是遗传算法应用于图像匹配问题的奠基之作。
是屠呦呦 教授发表在 《中医杂志》 1962年第06 期 上的论文。
当然算重复的。人物是写人记叙文的重点，写人记叙文的目的就是要写出个性鲜明的人物，怎样写一个个性鲜明的人物，怎样让人物有血有肉，栩栩如生，动人心弦呢？每个人有不同的面貌，不同的语言、行动，不同的思想和性格，因此写人第一宝典就是描写。人物的描写有肖像描写、语言、动作描写、心理描写等。第一、通过人物的肖像写人人物的肖像主要指人物的外貌，包括人物的容貌、服饰、姿态和神情等等。肖像描写可以写人物的静态，也可以写人物的动态。进行外貌描写有几大技巧：1、简笔勾勒特征；2、运用修辞手法；3、寄托作者爱憎；4、一人几幅肖像；
研究生论文查重会除去自己发表的论文吗？许多研究生在写研究生论文时或多或少会引用他们以前的论文，但他们也担心研究生论文的查重率。研究生论文的复查会删除他们发表的论文吗？让paperfree小编来回答这个问题。 一、研究生论文查重会不会删除自己发表的论文？ 现在论文查重系统中，只有学校内部查重系统可以删除发表过的论文。只要在查重论文时检查其选项，检测系统就会自动排除。除了学校查重系统，其他论文查重系统基本上都没有这个功能，我们在论文的时候，可以适当引用研究生论文发表的论文。 二、如何在研究生论文中引用自己发表的论文？ 1.学校规定的论文查重系统会删除引用自己发表的论文的查重率，但是，我们在论文写作时，也需要注意引用率。 2. 被学校认可的毕业论文可以引用自己发表的论文。 3.研究生论文是可以用我们自己发表的论文的，但是在上传到系统检测的时候，我们需要注意正确填写自己的信息。
并不会，学位论文查重时会除掉自己已发表的论文。
现在已知的查重系统中，只有知网查重系统有“去除本人已发表的论文”的选项，只要在论文查重时，勾选其选项的话，检测系统就会自动排除出来。
但是值得注意的是，只有“中国知网”才有，其他的检测系统还没有开发出其功能，而且，有的学校也不认可，在研究生论文中引用自己已发表的论文。
扩展资料；
自己已发表的论文仍然被计算在重复率的原因；
1、提交知网论文检测的时候，没有正确输入作者的姓名，知网查重系统是通过该名字来识别出作者曾经发表过的文献的，如果没有输入正确的作者姓名，或者压根没有输入作者姓名，那么知网当然会识别不出你曾经发表过的论文，从而造成去除本人已发表的重复率跟总文字复制比的数值一样。
2、学校知网检测时，没有勾选去除“本人复制比”这一选项，从而造成知网没有识别本人已发表的文献。需要注意的是：如果检测文献作者不是相似文献中的“第一作者”，而是第二作者或第三作者等，系统将不会去除该相似文献。
所以如果在选择引用自己已发表的论文内容时，一定要注意下自己是不是“第一作者”，因为很多毕业生在发表论文时都将导师放在第一作者的文字，而自己是第二作者。
这样的情况下，无论学校的检测系统如何设置，自己发表的论文都会算进后续论文的重复率，因为“去除本人参考文献这一设置”仅对第一作者有效！
3、如果学校知网检测系统里面没有勾选“仅去除第一作者本人”选项，只要检测论文作者和相似列表中作者相同，不论是第一作者还是第二作者等，知网系统都不会将那个检测文献作者和相似文献列表作者相同的相似文献去除。
查重软件是不会识别论文作者的，对于一篇已经收录的论文，你再拿原文去进行查重的话肯定是全篇标红的。因为查重软件并不知道你现在提交的这篇论文的作者与已收录论文的作者是不是同一个人。话说回来论文查重软件是在论文修改环节为用户提供修改依据的工具，系统所显示的相似部分(红字)是否属于正常引用将保留给用户自行审定。如果你想对论文查重软件有更进一步的了解，papertime将为你提供帮助。
我们都知道，作为一个大学生，如果想要毕业是必须要写好论文的，并且也应该要去让自己论文得到认可，就这样我们才能够去让自己取得毕业证书，而且也能够让自己获得一个比较好的毕业成绩，这是很重要的。在我们写论文的过程中经常会遇到和别人写的论文重复的。问题很多人就想要通过一些软件去让自己查重自己的论文，这样的话就不能能够避免这样的事情发生，而且也能够让自己的论文变得比较独特，这是很重要的，市面上是有很多软件都能够让我们去论文查重的，今天要说的一个系统就是大雅查重，那这个大雅查重到底好不好呢？我认为是比较靠谱的，原因有三个:
第一个原因就是这个系统里面有很多知名论文。大雅查重真的是十分的靠谱，而且也能够让我们查到自己的论文是不是会有重复的地方，就是十分精确的，而且也能够让我们的论文比较好的查重，能够让我们去有一个比较好的规避的行为，能够让我们的论文变得更加的好，让我们能够安全地毕业。
第二个原因就是这个系统里面查重功能十分好。这个软件的查重功能真的是十分的好，而且也能够让我们比较好地查到那些与我们论文相关的一些知识点，也能够查到一些相关的论文，居然是能够让人去修改一些我们论文的观点，也能够让我们去修改那些我们论文中与别人重复的观点的。
第三个原因就是这个系统里的数据十分精确。这个软件里的数据是十分精确的，而且也能够让我们十分精确的找到那些与我们相同的论文或者相似的论文的，这是十分快速的，而且也是十分便捷的。
总而言之，我认为大雅查重真的是十分好用而且很靠谱的。
我个人觉得中国知网比较靠谱一点，因为论文查重的话，中国知网的范围是比较广的，国内外都有大雅查重的话也是可以，但是它的范围的话偏向于国外。
我觉得这个查重挺不靠谱的。一大篇的引言和目录都算在了重复里面。换个其他的软件，我的论文就通过了。
大雅和维普查重哪个更高介绍如下：
维普要严格的多。
大雅和维普的指标体系比较如下：
1、维普：相似比（总相似比、自写率、复写率、引用率），相似片断(包括:期刊库片断、硕博库片断、互联网片断、高校特色片断、自建库片断），字数（包括：总字数、重复字数、总章节数、疑似章节数）；
2、大雅：相似度（总相似度、过滤参考文献后相似度）、重复字数和过滤参考文献后的重复字数，相似片段分布。
而在实际操作中，高校论文管理机构最关注的指标是“去除本人文献检测结果复制比”和“相似片段分布”。
查重修改方法：
首先是词语变化。文章中的专业词汇可以保留，尽量变换同义词；其次，改变文中的描述方式，例如倒装句、被动句、主动句；打乱段落的顺序，抄袭原文时分割段落，并重组。
知网查重是以句子为单位的。即将文章以句子为单位进行分割，然后与知网数据库中的论文逐句对比，若其中有主要内容相同（即实词，如名词、动词、专业词汇等），则标红。若一个段落中出现大量标红的句子，则计算在论文重复率中。按照我自己的经验，避免查重最好的办法，就是把别人论文中的相关段落改成......>>
问题五：知网查重是什么意思 论文查重是指，用一定的算法将你的论文和知网数据库中已收录的论文进行对比，从而得出你论文中哪些部分涉嫌抄袭，简而言之，就是检查你的论文重复率。
在知网查重时，黄色的文字是“引用”，红色的文字是“涉嫌剽窃”。剽窃是指在你的写作中使用他人的观点或表述而没有恰当地注明出处。这包括逐字复述、复制他人的写作，或使用不属于你自己的观点而没有给出恰当的引用。
寄送稿件，审稿，通多之后就是编辑排版和校对，最后交完版面费就是出版，在壹品优刊发表可以在网上投稿系统在线寄送稿件
第一步论文查重。之所以放在第一步，是因为期刊天空一直都建议作者投稿前查重，这样既能提前发现自己论文重复率多少，又不会给杂志社编辑造成不良印象，更减少了投稿后再查重导致退修，进而论文发表时间周期增加。发表论文必经流程和步骤第二步：筛选期刊。针对自己的专业方向，论文内容领域，到相应分类的期刊当中挑选。期刊天空编辑提醒，有作者因为发表论文不符合期刊发表方向而退稿的。第三步选定期刊：需要根据自己评职称、毕业论文发表要求，期刊天空编辑指出，这些内容一般从职称文件当中可以了解到，例如：期刊级别，选定后要了解期刊发表论文要求。第四步论文发表：选定期刊之后，可以通过邮箱、在线投递、微信QQ等发送文件，期刊天空编辑介绍，之所以有这么多方式，是因为各投稿方式相应的处理效率呈提高的趋势。第五步等待审稿。期刊天空编辑温馨提示：论文审稿是整个论文发表过程当中时间周期最长的，没有退修的稿件属于正常时间周期，如果存在论文审稿有退修，那么发表周期就会相应的增加。发表论文期刊的级别越高，发表周期就越长。第六步对于顺利被期刊录用的论文来说，杂志社会发送录用通知函，缴纳版面费用之后，即可安排发表刊期。第七步发表见刊。在到了论文发表安排刊期时，论文就算是正式见刊发表，作者需等待杂志社寄送样刊就可以当做评职称材料上交。
一.选题一篇论文的好坏与选题有着直接关系，如何找到一个好的选题，最简单直接的方法由导师来定，但导师确定的选题可能未必是你感兴趣的，最好的方法还是自己来选。但这里立马又面临一个问题，我也不知道自己对什么感兴趣？那该怎么办？方法只有一个，读文献，读大量的文献，读的文献多了，慢慢的你就会找到自己感兴趣的课题。找到感兴趣的课题之后呢？别着急，继续读文献，不过此时就有一定的方向，不会像刚开始那样漫无目的了。读文献也有小技巧，建议先读综述，后读硕博论文，再读期刊，读期刊的顺序是先中文，后英文。对于一些优秀的论文或者该方向重要的参考文献要精读，这些文章以后可以引用到你的论文中。二.实验通过读文献，想必你已经有了一些idea了，接下来就是通过实验来验证你的想法。但是做实验可能没你想的那么简单，第一个困难就是初来乍到你没设备，设备都牢牢把在师兄师姐手里。当然你可以买，除了涉及买仪器报帐、等实验设备外，太贵的设备申请未必会批。所以简单的方法就是找师兄师姐“借”，夸师兄帅，夸师姐美，最后能不能借到就看你嘴甜不甜以及师兄师姐的心情了。当然在做实验前先列一个清单，避免做着做着发现不是少这就是缺那，否定买仪器试剂会耽误你大量的时间。三.论文写作如果你的实验很成功，并且有那么一个个小的创新，恭喜你欢迎来到写作关。前面提到一篇论文的构成由题目、作者、摘要、关键词、正文、结论、参考文献等部分。没写过不会写怎么办，方法还是读文献，看看别人怎么写的，然后仿写。这里有几点要提醒你注意：1.正常看待前人的研究成果，不要刻意贬低别人借此抬高自己，不要使用第一次，首先发现，前人未曾研究等词汇，就如今来看，不管你研究方向多偏僻，都不可能这一方向只有你一人做。2.引用参考文献要中英结合，最早研究这一方向和最近5年的论文一定要引用。3.引用你导师和课题组其他人的文献，对于组内他人的研究成果不要假装视而不见或闭口不谈，引用组内他人文献这体现了课题组的学术传承。四.投稿经过了无数次的修改，终于写出了一篇像样的稿子，下面就要投稿了。投什么期刊要从以下几个因素考虑：影响因子、期刊类型、投稿时间、版面费等。研究生在这方面基本属于小白，没关系，别忘了，你还有个导师呢。求助于你的导师，让他帮你推荐跟据你写的内容投哪个期刊中的可能性更大。由导师作为通迅作者可以省去许多麻烦。投稿之后就是漫长的等待，少则一月，多则半年，但大概率你会被拒稿，平常心对待。拒稿之后根据修致意见修改，然后投其它期刊，然后又是漫长的等待。切记不要论文造假，否则这将是你一生的污点。
发的不是很贵，五百左右吧，而且是在早发表网发（你可以去网上搜）的，我评定是中级职称投的是普刊，其他的期刊你也可以去问问。