看懂信息检索和网络数据挖掘领域论…
来源:互联网 发布:3d签到墙源码 编辑:程序博客网 时间:2024/05/16 12:50
信息检索和网络数据领域(WWW, SIGIR, CIKM, WSDM, ACL,EMNLP等)的论文中常用的模型和技术总结
引子:对于这个领域的博士生来说,看懂论文是入行了解大家在做什么的研究基础,通常我们会去看一本书。看一本书固然是好,但是有一个很大的缺点:
我所处的领域是关于网络数据的处理(国际会议WWW, SIGIR, CIKM,
1. 概率论初步
虽然概率论的内容很多,但是在实际中用到的其实主要就是上述的几个概念。基于测度论的高等概率论,几大会议(www,sigir等等)中出现的论文中基本都不会出现。
2. 信息论基础
3. 分类
4. 聚类
5.
6. 蒙特卡洛算法(特别是Gibbs采样算法o)
7. 图模型
8. topic model
9. 最优化和随机过程
10. 贝叶斯学习
11. 信息检索模型和工具
12. 模型选择和特征选取
a.理解常用的特征选择方法,从而选择有效特征来训练模型;
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- 看懂信息检索和网络数据挖掘领域论文的必备知识总结
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