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自动驾驶benjamin论文

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简述信息一览：

C2：互补推荐需要考虑多样性。这些推荐通常是一组具有不同类别和功能的商品，可以满足客户的需求。如图1所示，包含三种类型的网球相关产品的多元化推荐列表要优于仅一种类型的推荐列表。C3：互补推荐在冷启动项目中受挫。

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。

（图片来源网络，侵删）

V = {v1，v..vm}为全部的item，S = { }为一个session里面按时间顺序的点击物品，论文的目标是预测用户下一个要点击的物品vs，n+1，模型的任务是输出所有item的预测概率，并选择top-k进行推荐。

论文：Session-based Recommendations with Recurrent Neural Networks。本文第一次提出将RNN网络用于基于session的推荐。session可以理解为当你进入app，直到你推出app这段时间，也可以限定一定的时间范围比如30分钟。

最近，对话推荐系统（CRS）已成为一个新兴且实用的研究主题。现有的大多数CRS方法都专注于仅从对话数据中为用户学习有效的偏好表示。然而，本论文从新的视角来利用历史交互数据来改善CRS。

（图片来源网络，侵删）

GraphSage是在论文Inductive Representation Learning on Large Graphs William中提出的一种归纳式的embedding表示训练方法。

Jeremie Rappaz， Julian McAuley， and Karl Aberer Reproducibility papers可复现实验性质的文章，共3篇。

这部分是整个论文的最为关键的地方，不仅定义了如何通过度量学习的方式来进行互补商品的推荐，还在多种不同类别的条件下进行学习。

1、对于一辆具备自动驾驶能力的电动汽车来说，需要供应商提供的最核心部件就是动力电池和造车平台。

2、有汽车零部件行业从业者表示，苹果“Apple Car”模式将与特斯拉类似。也就是说，如果苹果造车，零部件来源将与特斯拉有较高重合。同时，在车辆众多零部件中，动力电池的供应起着决定性作用。

3、为了准确的认识苹果造车这件事，车东西整理了十个比较关键的问题，理清了这十个问题，对苹果造车就能有一个更清晰的认知。

4、第二，由于没有明确的目标，苹果数次暂停、推倒曾经的造车***，反复内耗，这导致苹果多年来造车进展极为缓慢。最早期，苹果造车项目的领头人是副总裁史蒂夫·扎德斯基（Steve Zadesky）。

5、事实上，早在12月9日，苹果公司的自动驾驶就有消息在坊间流传。有消息称，台积电和苹果正在合作开发自动驾驶芯片技术，并正在谈判供应链协议，以在两家公司之间供应汽车电子产品。种种迹象表明，苹果造车，这一次是玩真的。

6、这一涨一跌，足以证明市场对苹果造车可能对特斯拉造成重大冲击的担忧。甚至，还有网友调侃说到：目前苹果只有40倍市盈率，但现在它是一家电动车公司，估值可以达到400倍，至少还有10倍的增长空间。

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