包含标签 推荐系统 的文章

解密淘宝推荐实战打造比你还懂你的个性化

阿里云云栖号 以下内容根据演讲视频以及PPT整理而成。 手淘推荐简介 手淘推荐的快速发展源于2014年阿里“All in 无线”战略的提出。在无线时代,手机屏幕变小,用户无法同时浏览多个视窗,交互变得困难,在这样的情况下,手淘借助个性化推荐来提升用户在无线端的浏览效率。经过近几年的发展,推荐……

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效果工具链之运营平台篇

来源: 贝壳智搜 在数据驱动、智能化浪潮中,工程和算法往往并行不悖。效果工具链贯穿了所有效果优化类业务,做到 对优化流程的追踪、作业行为管控。作为效果优化系列的开篇文章,本篇旨在从 工程角度 介绍运营平台 重塑作业流程 的实施思路。除此篇之外,还包含算法迭代系统篇、搜索策略篇。 1.业务背景 随着……

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阿里飞猪推荐算法探索实践

分享嘉宾:温鸿 阿里巴巴 高级算法专家 编辑整理:孙彬 太原理工大学 出品平台:DataFunSummit 导读: 本文的主题为阿里飞猪推荐算法探索实践,首先会介绍电商背景下主流推荐技术的发展,例如基于全空间的CVR预估技术的发展历程等 ( ESMM / ESM^2 / HM^3 );接着会重点结合旅行行业的特色,进一步介绍飞……

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推荐系统遇上深度学习十一神经协同过滤原理及实战

作者: 石晓文,中国人民大学信息学院在读研究生 个人公众号:小小挖掘机(ID:wAIsjwj) 好久没更新该系列了,最近看到了一篇关于神经协同过滤的论文,感觉还不错,跟大家分享下。 论文地址: https://www.comp.nus.edu.sg/~xiangnan/papers/ncf.pdf 1、Neural Collaborative Filtering 1.1 背景 本文讨论的主要是隐性反馈协同过滤解决方案,先来明确两个概念:显性反馈……

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腾讯技术揭秘信息流推荐背后的系统设计

作者:徐宁,腾讯应用开发工程师,腾讯学院讲师 导语 | 本文将总结一下常用的基于时间线Feed流的后台存储设计方案。结合具体的业务场景,讲述一下根据实际需求,在基本设计思路上做一些灵活运用。 一、背景 Feed流产品在我们手机APP中几乎无处不在,常见的Feed流比如微信朋友圈、新浪微博、……

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推荐系统中稀疏特征的优化表示方法

张俊林 导读: 推荐或者 CTR 预估任务有一个很突出的特点:存在海量稀疏特征。海量意味着数量巨大,稀疏意味着即使在很大的训练数据里,大量特征出现频次也非常低,这往往是由于引入了大量 ID 类特征带来的。对于 DNN 排序系统,是否能够找到好的特征 Embedding 表达方式,对于系统效果是至关重要的。 虽然说,如何更好地表……

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微信看一看内容理解与推荐

第一篇:微信「看一看」 推荐排序技术揭秘 第二篇:详文解读微信「看一看」多模型内容策略与召回 在微信AI背后,技术究竟如何让一切发生?我们将为你一一道来。今天我们将放送 微信AI技术专题系列“微信看一看背后的技术架构详解” 的第三篇——《微信看一看内容理解》。 内容理解与推荐 相信对于不少人而……

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京东电商推荐系统实践

今天为大家分享下京东电商推荐系统实践方面的经验,主要包括: 简介 排序模块 实时更新 召回和首轮排序 实验平台 ▌简介 说到推荐系统,最经典的就是协同过滤,上图是一个协同过滤的例子。协同过滤主要分为俩种:user-based 基于用户的协同过滤和 item-based 基于商品的协调过滤。 但是,现在绝大多数推荐系统都……

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推荐系统遇上深度学习十三方法浅析及实现

作者:石晓文的学习日记 链接: https://www.jianshu.com/p/e0e843d78e3c 上一篇中介绍了Bandit算法,并介绍了几种简单的实现,如 Epsilon-Greedy算法,Thompson sampling算法和UCB算法。 但是传统的实现方法存在很大的缺陷,主要是缺乏用附加信息刻画决策过程的机制。今天的文章就来介绍一种结合上下文信……

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推荐系统遇上深度学习二模型理论和实践

原文发布于微信公众号 - 小小挖掘机(wAIsjwj) 原文发表时间:2018-04-10 1、FFM理论 在CTR预估中,经常会遇到one-hot类型的变量,one-hot类型变量会导致严重的数据特征稀疏的情况,为了解决这一问题,在上一讲中,我们介绍了FM算法。这一讲我们介绍一种在FM基……

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