动态兴趣

建模用户的长期和短期兴趣对于准确的推荐至关重要。然而，由于缺乏手动标注用户兴趣的标签，现有方法常常将长短期兴趣纠缠在一起，导致推荐的准确性和可解释性不佳。为解决这一问题，提出了一种对比学习框架，专注于将长期和短期兴趣的推荐分开。我们首先引入了独立的编码器，分别捕捉不同时间尺度下的用户兴趣。然后，通过从交互序列中提取长期和短期兴趣的代理标签，来监督兴趣表示与其相似性。最后，考虑到长短期兴趣的动态变化，我们提出了基于注意力机制的自适应聚合方法来进行预测。我们在电子商务和短视频推荐的两个大规模真实数据集上进行了实验，结果显示，所提出的方法始终优于现有的模型，显著提高了推荐效果：GAUC提升超过0.0

这是兴趣区域检测的源代码，解压后放置在MATLAB的搜索路径下，然后调用guiSaliecy()函数即可。

GeoSharp兴趣点是一个专门用于自动化下载地图服务提供商如高德、百度等平台的兴趣点数据的工具。这个工具的主要功能在于方便用户获取地图上的各种位置信息，例如餐馆、酒店、购物中心等，然后可能进行进一步的数据分析或应用开发。在地理信息系统（GIS）中，兴趣点数据是至关重要的组成部分，它提供了地点的详细信息，包括名称、地址、经纬度坐标等。GeoSharp1.0可能是该工具的初始版本，包含了基础的功能和可能的优化。高德和百度是中国市场上主流的在线地图服务商，它们提供了丰富的地图数据和API接口供开发者使用。高德地图以其准确的导航和实时交通信息著名，而百度地图则在搜索和生活服务方面有较强的整合。这两个

按照土地利用类型划分的南昌市 POI 数据，还挺细的，像公交站、餐饮、教育医疗啥的都拆开整理好了。每类一个 Excel，拿来直接喂进 GIS 或者做可视化都挺方便，适合做城市或者空间建模。嗯，数据里经纬度也配好了，不用你自己再去坐标匹配，省事多了。你要是最近在搞ArcMap、MATLAB预测模型或者可视化图层的，下载下来准没错。

这段代码允许用户手动选择图像中感兴趣的区域，并进行后续处理。

基于背景和内容的微博用户兴趣挖掘方法，挺适合做用户建模和推荐系统的小伙伴参考。文章不光用静态背景信息建兴趣图谱，还结合了用户发的内容动态更新兴趣点。尤其是对冷启动用户的思路——通过关注对象来推兴趣，这点蛮实用。整个方法用在微博上做实验，覆盖了时尚、教育、军事等不同领域，表现还不错。想优化个性化推荐？这篇文章可以看看，思路清晰，操作性也强。

在关联规则经典算法Apriori的基础上，分析并将其应用于学术分析系统。发现并解决了现有系统中的问题，通过增加兴趣度阈值提升了关联规则在数据挖掘中的准确性，有效减少了无效规则的生成，为学术选课系统的优化提供了重要支持。

基于Flume+Kafka的数据采集方式，算是现在大数据链路里比较稳的一套组合，吞吐大的日志流量也蛮靠谱。前端想了解用户偏好，其实离不开背后的这一整套数据流转逻辑。这套资源从数据进到系统那一刻起，就被Flink预、HBase去重，进Hive做数据仓库，后续用SparkML跑模型，再扔进MySQL存结果，前端你只要调接口拿结果就行，别说，还挺丝滑的。 FineBI 的可视化功能也蛮方便，尤其是那种要快速出报告、做可交互大屏的时候，几乎能直接拿来用，省了不少功夫。整个链路虽然看起来复杂，其实各模块都能单拆调试，定位问题也不难，适合想深入玩数据的你。 要是你对Flume和Kafka这块还不熟，可以先

UIGETIOI是一个MATLAB GUI工具，用于从向量中选择兴趣区间(IOI)。它允许用户通过简单的鼠标操作来选择向量Y中的部分内容。用户可以重复选择、撤消和重做操作，还可以进行缩放和平移。选择完成后，点击“确定”按钮即可关闭窗口，并返回选择的向量B。如果用户取消操作，则返回一个空数组([])。UIGETIOI支持各种参数设置，以控制显示风格和内存管理。

三思的笔记是学习动态性能表的好材料。三思的写作风格十分优秀，内容浅显易懂，适合各类读者。