干货如何将知识图谱引入推荐系统

分享嘉宾:王鸿伟 斯坦福大学 博士后 编辑整理:屈垠岑 出品平台:DataFunTalk 导读: 在信息爆炸的互联网时代,推荐系统可以理解用户的个性化偏好和需求,帮助用户筛选出自己感兴趣的产品和服务。然而,传统的基于协同过滤的推荐系统无法解决数据稀疏和冷启动问题。知识图谱是一种表示实体之间的……

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月日月日腾讯算法实习面试题

添加微信:julyedufu77,回复 “ 7 ”,领取最新升级版《名企AI面试100题》电子书!! 本文目录: 问题8:介绍下bert位置编码和transformer的区别,哪个好,为什么? 问题9:sigmod函数的缺点,为什么会产生梯度消失?不是以0为中心的话,为什么会收敛慢。 问题10……

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贝壳网两种简单有效的标签选择方法

不论是通过搜索还是推荐,用户看到了很多我们用各种逻辑和理由展示给他的物品,他只从中消费了一部分物品。那么问题来了,到底是那些特性吸引了用户消费呢? 一种简单粗暴的办法是直接把用户产生过行为的物品标签累积在一起。但是这里要说的是另一种思路。 我们把用户对物品的行为,消费或者没有消费看成……

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上重读深度学习推荐系统论文字字珠玑惊为神文

转载自 知乎专栏 王喆的机器学习笔记 这周我们一起讨论一下Youtube的深度推荐系统论文《 Deep Neural Networks for YouTube Recommendations》,这是2016年的论文,按照今天的标准来看,已经没有什么新颖的地方,我也是两年前读过这篇文章之后就放下了,但前几天重读这篇文章,竟让发现了诸多亮点,几乎……

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回顾爱奇艺搜索排序模型迭代之路

分享嘉宾: 陈英傑** 爱奇艺 研究员** 编辑整理: 孙锴 内容来源: AI先行者大会《爱奇艺搜索排序模型迭代之路》 出品社区: DataFun 注:欢迎转载,转载请注明出处。 一、摘要 本次分享内容为爱奇艺在做视频搜索时,遇到的真实案例和具体问题;以及面对这些问题的时候,我们的解决方案。这次分享的ppt针对一线……

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爱奇艺多语言台词机器翻译技术实践

爱奇艺智能搜索团队 7月3日下午,爱奇艺技术产品团队举办了**“i技术会”第16期** 技术沙龙,本次技术会的主题是“ NLP与搜索”。我们邀请到了来自 字节跳动、去哪儿和腾讯 的技术专家,与爱奇艺技术产品团队共同分享与探讨NLP与搜索结合的魔力。 其中,来自爱奇艺的技术专家 张轩玮 为大家带来……

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详解的谱归一化

作者丨尹相楠 学校丨里昂中央理工博士在读 研究方向丨人脸识别、对抗生成网络 本文主要介绍谱归一化这项技术,详细论文参考 Spectral Normalization for Generative Adversarial Networks。 本文主要对论文中的基础知识和遗漏的细节做出补充,以便于更好地理解谱归一化。部分内容参考并整合了如下两篇博客。 http://kaiz.xyz/blog/posts/spectral-norm/ https://christiancosgrove.com/blog/2018/01/04/spectral-normalization-explained.html Lipschitz Continuity 在 GAN 中,假设我们有一个判……

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阿里飞猪个性化推荐主题与交互式推荐技术实践

分享嘉宾:羲农、里熙 @ 阿里飞猪 编辑整理:刘金鑫 出品平台:DataFunTalk、AI启蒙者 导读: 在飞猪推荐场景中,除了对单一商品的推荐外,还包括对以主题形式组织的商品集合的推荐。飞猪旅行主题是一款兼具个性化和发现性心智的产品,在信息流中不但承担着精确匹配用户需求的作用,还扮演着挖……

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性能优化关于缓存的一些思考

烛衡 阿里云开发者 利用缓存做性能优化的案例非常多,从基础的操作系统到数据库、分布式缓存、本地缓存等。它们表现形式各异,却有着共同的朴素的本质:弥补CPU的高算力和IO的慢读写之间巨大的鸿沟。 和架构选型类似,每引入一个组件,都会导致复杂度的上升。以缓存为例,它带来性能提升的同时,也带……

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知识图谱基本概念工程落地常见问题

“ 本文介绍了入门知识图谱需掌握的若干基本概念并对知识图谱工程落地面临的常见问题给出了解答**”** 作者:cavities 来源: https://zhuanlan.zhihu.com/p/62824358 编辑:happyGirl 简要说明一下,搞了知识图谱架构一年半,快两年的一些小心得,后续不定期更新其他内容;写的时候发现要描述和声明的东西不要太多,偷懒写……

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