包含标签 推荐系统 的文章

主流推荐引擎技术及优缺点分析

文章作者:苏雷什·库马尔·戈拉卡拉 编辑整理:Hoh 内容来源:《自己动手做推荐引擎》 导读: 在本文中,将详细介绍多种类型的推荐系统,具体介绍基于近邻算法的推荐引擎、个性化推荐引擎、基于模型的推荐系统和混合推荐引擎等,并分析介绍每种推荐系统的优缺点。 主要介绍的不同类型的推荐系统包括: 近……

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国美大促场景下的国美智能推荐系统演进之路

作者: 杨骥 时间: 2017 年 11 月 10 日 国美早期的推荐产品,90% 以上的场景是靠平台运营人员和工程师依靠业务知识进行手工配置,策略投放也是基于场景相关性的固定槽位展示,千人一面。近几年,伴随着业务的发展,尤其是实现线上线下打通后,国美互联网基于双线平台、商品和服务,利用互联网技术,以“社交 +……

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有赞搜索系统的技术内幕

转载自 有赞技术团队博客 上文 说到有赞搜索系统的架构演进,为了支撑不断演进的技术架构,除了 Elasticsearch 的维护优化之外,我们也开发了上层的中间件来应对不断提高的稳定性和性能要求。 Elasticsearch 的检索执行效率可以表示为: _O(num_of_files _logN)* 其中 num_of_files 表示索引文件段的个数,N 表示需要遍历的数据量,从这里我们可以总结出提升查询性能可……

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知其然知其所以然基于多任务学习的可解释推荐系统

本文是工业界和学术界共同合作的产物。Layer 6 AI 和 University College Dublin 的科学家们提出一种 通过整合矩阵分解(MF)模型和对抗式 Seq2Seq 模型的多任务学习框架,并利用强化学习来尝试生成评论,借以解答推荐系统的研究和应用领域一种“殿堂”级的难题——推荐系统的评分预测的可解释性。除此之外,该模型的预测准确性……

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推荐系统中的长尾物品推荐问题方案

炼丹笔记干货 作者:九羽 长尾物品(Tail Items)在推荐系统中是非常常见的,长尾的存在导致了样本的不均衡,对于热门头部物品(Head Items)的样本量多,模型学习这部分的效果越好,而长尾物品的样本量少,导致模型对该部分Item的理解不够充分,效果自然也就较差。 那么,针对长尾物……

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搜索与推荐中的深度学习匹配之推荐篇

作者: 黄冠 这个tutorial确实不错 https://www.comp.nus.edu.sg/~xiangnan/sigir18-deep.pdf,我很喜欢,好像一个博士论文一样,将这两个领域梳理得很清楚。 搜索,推荐和广告其实是机器学习在工业界最好的落地。而且容易拿到由用户的行为……

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让推荐系统会说话达观数据推荐理由设计实践

达观数据 张健 达观数据 前言 推荐系统对于处于信息爆炸时代的我们来说并不陌生。在日常生活中,我们使用到推荐系统提供的各种服务,在社交工具上认识志同道合的朋友,到音乐网站中欣赏自己感兴趣的音乐作品,从一大堆企业岗位信息中挑选出一份称心如意的工作等等。 一个优秀的推荐系统能像朋友一样理解用户……

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爱奇艺短视频推荐粗排篇

随刻基础推荐团队 导读: 工业界的推荐系统通常包括召回、粗排、精排以及重排四个阶段,如图一所示,每个阶段都像是一个漏斗,从海量的物品集合中过滤出用户最有可能感兴趣的物品。其中粗排模型发挥的主要作用是统一计算和过滤召回结果,在尽量保证推荐准确性的前提下减轻精排模型的计算压力。本文主要介……

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干货篇平安银行推荐系统介绍专题

分享嘉宾: 蒋锵、严明,平安银行大数据部门 整理出品: AICUG人工智能社区 关注本站公众号获取完整PPT 其实刚刚也讲到随着银行转型,对于数字驱动这件事情的迫切度是越来越高,就是最开始的时候可能大家对于数据怎么用,有一个业务强主导,我可能就要这一份数来帮我做一个决策,或者我就要这样的一……

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阿里技术基于实时深度学习的推荐系统架构设计和技术演进

简介: 整理自 5 月 29 日 阿里云开发者大会,秦江杰和刘童璇的分享,内容包括实时推荐系统的原理以及什么是实时推荐系统、整体系统的架构及如何在阿里云上面实现,以及关于深度学习的细节介绍 本文整理自 5 月 29 日阿里云开发者大会,大数据与 AI 一体化平台分论坛,秦江杰和刘童璇带来的《基于实时深度学习的推……

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