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自动机器学习（AutoML）是什么？它如何可以应用于推荐系统？本文将回顾推荐系统的基础，并探究为什么AutoML是必不可少的。我们还将介绍最新的自动推荐系统进展和自动图神经网络如何应用于推荐系统。

此次分享首先介绍了自动图形神经网络的概念及其应用，随后详细讲解了图形结构化数据的超参数调整方法，最后探讨了自动知识图推理的实现过程。此次分享旨在帮助听众更好地理解从图形结构化数据中自动学习的原理与实践。

第1部分：自动机器学习（AutoML）在RecSys中的应用简介。第2部分：自动化RecSys中的知识图嵌入技术的最新研究进展。第3部分：为何RecSys中需要使用AutoML以及它的最新进展。第4部分：自动知识图嵌入技术在推荐系统中的应用案例介绍。
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这份2021年的ACML报告PPT从机器学习技术工具的背景入手，介绍了自动机器学习（AutoML）的概念，并探索了自动图神经网络（GNN）和自动知识图（KG）嵌入的技术及其在处理图形结构化数据中的应用。内容详实，适合任何对自动学习感兴趣的读者阅读。
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NASA CM1软件缺陷预测数据集是一组应用于软件质量评估的数据集，可用于研究和验证不同软件检测方法的有效性。建议将高级需求跟踪到低级需求，并根据需求构建目标模型，以提高工作效率和准确度。同时，本文还介绍了CM1数据集的特点、应用场景以及未来发展方向。
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ePurse数据集是一个具有多重挑战的数据集，它可以帮助我们自动跟踪发现需求类型，分析需求并确定质量要求。通过分析需求中的词汇表术语和隐含数据模型，我们可以确定质量要求，特别是安全性要求。同时，我们还可以使用专家分类器，通过预先分类需求，训练和评估我们的模型。为了更好地了解ePurse数据集和专家分

基于GPS数据集，可以进行高级需求分析，包括自动跟踪链接发现需求类型，词汇表术语和隐含数据模型的知识提取，提取隐含目标模型和歧义分析。而且，可以利用GPS数据集确定质量要求，如安全性。除了需求分析，我们还提供了专家分类的训练和评估需求集，以支持识别安全相关需求的启发式分类器的开发。快来下载我们的电子

基于CPN数据集的安全需求识别与分类是一个高级挑战，可以通过训练和评估启发式分类器来解决。识别安全需求需要自动跟踪链接，并进行类型的识别以及特性或质量需求的知识提取。同时，该数据集也可用于分析需求、提取隐含目标模型、进行歧义分析、确定质量要求以及提取词汇表和隐含数据模型。该数据集的专家分类包括Siv
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该数据集包括672条数据，可用于回答如何自动跟踪链接发现需求类型等高级挑战。此外，还可进行词汇表术语提取、目标模型提取等知识提取分析。该数据集公开可用，以鼓励可重复、可验证、可反驳、可改进的软件工程预测模型的发布。若发布基于此数据集的材料，请遵循PROMISE存储库网页上的确认指南。