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2016天津侨务工作网络视频推介会召开

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写在最前面:这些比赛作为一个圈内的辩手应该是绝大部分都看过的了,而且很多比赛是欣赏性,历史意义大于技术性。因此这个推荐单主要不是面向辩手,而更是一个对非专业又对辩论感兴趣、想看辩论赛的人的科普。 谢邀请。 既然题主问的是“经典的辩论赛”,那我就以华语辩论历史为基准,给出我心中比较经典的比赛好了。 提前说明:一,比赛因历史原因,不一定是现在辩论体系下“好比赛”,请各位分清“历史地位”和“高水平”的区别。 二,我个人看比赛有限,名单比赛只讨论传统辩论(不讨论奥瑞冈,BP等赛制),仅供探讨。 -分割线- 1.开山鼻祖,狮城舌战。(1993年国际大专辩论赛决赛) 93年的国际大专辩论赛可以说是开启了国内辩论赛的源头,决赛这一场 人性本善/人性本恶 更是焦点中的焦点,复旦大学代表中国大陆参加比赛一路打到决赛,力克台湾大学夺得冠军。回来以后出了本书叫《狮城舌战》,一时洛阳纸贵。蒋昌建等四人也从此名留华语辩论史。 1993 国辩 台大vs复旦 人性本善/人性本恶 http://v.youku.com/v

第一阶段,基于User-Video图游历算法,2008年[1]。在这个阶段,YouTube认为应该给用户推荐曾经观看过视频的同类视频,或者说拥有同一标签的视频。然而此时,YouTube的视频已是数千万量级,拥有标签的部分却非常小,所以如何有效的扩大视频标签,被其认为是推荐的核心问题。解决方案的核心有两块,一是基于用户共同观看记录构建的图结构(Video Co-View Graph); 二是基于此数据结构的算法,被称为吸附算法(Adsorption Algorithm)。图1.User-Video Graph视频的共同观看关系构建的图,可以从两个角度观察,一是视频构成的图,一是视频-用户构成的图,“视频”图可以看成由“视频用户”图(图1)抽取出。而视频之间的边,可以是同时观看过两个视频的用户个数,或者是在同一个Session中被同时观看的次数,甚至可以将顺序也考虑于其中。 那么到底如何给视频扩大标签呢?标签可以看成是一个分类,所谓“近朱者赤,近墨者黑”,在图结构中,一个节点的信息与属性可以通过其周围的节点得到。“标签”也不例外。Adsorption Algorithm的核心思想是,部分节

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那召回阶段我们应该如何来做呢?我们在做小视频推荐的时候可以采用多通道的召回。简单的来说就是通过不同的方法来召回小视频。因为召回我们要求的准确率并没有那么高

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