我rs是什么意思?
1、RS是英文单词Recommended System的缩写，一般来说 ，它指的是一种基于用户历史行为和兴趣爱好的推荐系统 ，旨在为用户提供更加个性化 、精准的推荐服务。比如，当我们在购物网站上购物时 ，经常能够发现所推荐的商品正是我们感兴趣的类型 。
2 、在NBA游戏中 ，“RS”通常指的是“Run/Shoot ”，即跑动/投篮，这是游戏中的一个按键设置 ，用于快速执行上篮动作 。“LF1 ”和“LSRF”并非NBA游戏中的标准术语。可能是玩家自定义的快捷键设置 ，分别代表不同的操作 。
3、RS（Remote Sensing）遥感的英文缩写，是指用间接的手段来获取目标物状态信息的方法 。
4 、RS可能是品牌名称或者公司名称的简写 千足银是指银含量99%的银 ，用于制作千足银首饰银含量不得低于99%。
5 、RS车标是“RALLYSPORT ”的简写 ，即运动改装版。带“RS ”标志的车辆通常代表着该车型的运动性能和改装潜力，例如奥迪RS明锐RS、福克斯RS和骏捷RS等 。这些车型在动力、操控和外观设计等方面都进行了专业的运动化改装 ，以满足消费者对高性能驾驶体验的需求 。
微软-2023:异构图模型蒸馏方法引领推荐系统新革命
研究发现 ，压缩异构教师模型时提取ensemble知识具有挑战性。提出方法从教师中间训练状态获取线索，使用嵌入大小为6的学生模型MF与嵌入大小为64的教师模型进行比较 。实验显示方法在其他学生成绩上同样有效 。通过蒸馏训练学生模型 ，比较学生与监督差异。具体分析三种情况：使用相同模型类型的教师 、不同初始化的均匀教师和不同类型的教师 。
提出了一种改进的邻接矩阵生成方法 ，适用于基于图的推荐，通过GraphDA方法对活跃用户进行去噪 ，非活跃用户进行增强 。 实验结果证明了GraphDA算法在提高推荐系统性能方面具有显著优势 ，特别是在处理高度活跃用户和交互稀少用户的场景下。
推荐系统的新框架：IntentGC融合异构信息 Jun Zhao等人的IntentGC论文在2019年7月提出，这是一种融合大规模异构信息的图卷积网络，为推荐系统提供了新的扩展性 。论文展示了其在推荐系统中的高效性能 。
针对问题：异构图的复杂性。方法：提出对比学习策略来学习高阶语义信息 。效果：有助于模型更好地捕捉图中的潜在结构和关系 。PreTraining Graph Neural Networks for ColdStart Users and Items Representation：目标：优化冷启动用户和物品的表示。
将不同节点的特征统一 ，并将节点类型作为额外特征纳入 ，从而简化为同构图，进一步适用于GNN模型。 异构图GNN在多种应用场景中表现出色 ，如社交网络分析 、推荐系统等 。综上所述 ，异构图和异构图神经网络在图数据处理和机器学习中扮演着重要角色，特别是在处理复杂关系和数据多样性的场景中 。
推荐系统简述
推荐系统是信息检索系统的一种进化产物 ，主要通过协同过滤算法和内容为基础的过滤等方法 ，为用户推荐可能感兴趣的物品。以下是推荐系统的简要概述： 基本原理： 协同过滤：分为用户基和物品基方法，通过分析用户的历史行为和其他用户的行为相似性来进行推荐 。
弱人工智能 弱人工智能 ，也称为狭义人工智能或专用人工智能 ，是指专注于且只能执行特定任务的人工智能系统 。它们不具备自我意识、情感或跨领域学习的能力，只能在其被设计的特定领域内表现出智能。应用举例：语音助手：如Siri 、小爱同学等 ，能够识别并回应语音指令 ，但仅限于预设的功能范围 。
首先，个性化推荐系统是大数据思维在商业领域的典型应用 。以电商平台为例，通过分析用户的购物历史 、浏览记录、搜索关键词等大量数据 ，系统能够构建用户画像 ，预测用户的购物偏好和需求。基于此，平台可以为每位用户提供个性化的商品推荐 ，提高购物体验和转化率 。
推荐系统中的排序可以用listwise的方法吗?
1 、推荐系统采用listwise排序方法是可行的 。虽然有关此方法的对比研究可能未被广泛讨论 ，但理论和实践上，listwise方法在推荐系统领域确实值得考虑。核心思路在于 ，listwise方法能够同时评估用户对一组候选物品的偏好 ，而不仅仅是单一物品 。
2 、pointwise方法易于理解和应用，但忽略了物品间的关联性 ，可能不适合推荐场景 。listwise方法则直接优化信息检索评价 ，专注于排序结果的整体最优性，但在训练与推理效率上面临挑战。pairwise方法在推荐系统中效果不如pointwise的原因在于推荐场景的无意识、发散性 ，用户的反馈具有随机性。
3 、生成式方法 ，如Seq2Slate与GRN，通过RNN提取前序信息，并使用pointer网络生成最终推荐列表 。GRN在线上服务时仅使用生成器 ，训练分为两阶段：首先通过监督学习训练评估器 ，然后利用基于优势奖励的策略梯度方法训练生成器 。
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