包含标签 推荐系统 的文章

如何将知识图谱特征学习应用到推荐系统

来源 | 微软研究院AI头条 将知识图谱作为辅助信息引入到推荐系统中可以有效地解决传统推荐系统存在的稀疏性和冷启动问题,近几年有很多研究人员在做相关的工作。目前, 将知识图谱特征学习应用到推荐系统中主要通过三种方式——依次学习、联合学习、以及交替学习。 依次学习(one-by-one lea……

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推荐系统特征构建新进展极深因子分解机模型

转载自 微软亚洲研究院 编者按:特征(features)的构建对推荐系统来说至关重要,直接关系到推荐系统的精准性。在传统的推荐系统中,高阶交叉特征通常由工程师手工提取,不仅人力成本高昂、维度空间极大,而且不可泛化。因此自动学习特征的交互是十分有必要的 ,但目前已有的相关工作学习的是隐式……

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独家揭秘亿用户的美团智能推荐平台是如何构建的

推荐在 O2O 场景中的应用 10.1 典型的 O2O 推荐场景 美团移动端推荐展位是一个典型的 O2O 推荐场景,包括首页猜你喜欢和商家详情页附近团购、团购详情页看了又看等多个展位。首页猜你喜欢展位图如图 10-1 所示。 图 10-1 美团移动端——猜你喜欢展位图 猜你喜欢展位是美团移动端首页的推荐展位,也是美团移动端流量最大的推荐展……

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如何构建用户画像打用户行为标签

本文转载自 机器学习与人工智能 公众号 用户画像中用户行为标签是很重要的一块内容,这篇详细讲讲如何打行为标签。 数据仓库 用户画像的应用流程从原始的数据输入到模型应用可分为5块(图1),包括将操作型环境数据经ETL后集中存储在数据仓库,之后经过对数据的建模、挖掘、分析建立用户画像模型,最终……

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信用卡的个性化推荐体系

分享嘉宾: 陈兵强51信用卡 资深算法专家 内容来源: DataFun AI Talk《51信用卡的个性化推荐体系》 出品社区: DataFun 人工智能是当下金融产业转型的重要助力,本文主要介绍51信用卡管家在这方面如何搭建模型体系,如何发掘数据价值,如何成立自己私有的扫码平台或个性化体系。 51信用卡管家最开始以账单管理……

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微软专家眼中个性化推荐系统的大研究趋势

微软亚洲研究院 2018 年 11 月 29 日 “猜你喜欢”、“购买过此商品的用户还购买过……”对于离不开社交平台、电商、新闻阅读、生活服务的现代互联网用户来说,个性化推荐已经不是什么新鲜事儿。 随着信息技术和互联网行业的发展,信息过载成了人们处理信息的挑战。对于用户而言,如何在以指数增长的资源中快速、……

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阿里开源深度学习框架面向广告推荐搜索场景

AI 前线导读: 11 月 28 日,阿里巴巴旗下大数据营销平台阿里妈妈宣布开源深度学习框架 XDL。这是阿里巴巴首次公开的深度学习框架,也是业界首个面向高维稀疏数据场景的深度学习开源框架,突破了现有深度学习开源框架大都面向图像、语音等低维稠密数据而设计的现状。 更多干货内容请关注微信公众号“AI 前……

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干货基于深度神经网络推荐系统剖析

文章作者:王科 某司资深算法工程师 内容来源: 《YouTube 基于深度神经网络推荐系统剖析》 出品社区: DataFun YouTube的推荐系统是近年来业内的佼楚之作。其经典之处不仅仅在于基于深度学习的解决方案,也有很多不属于纯技术范畴的设计抉择。 YouTube转用深度学习做推荐系统,也许有跟风的意……

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美团深入浅出排序学习写给程序员的算法系统开发实践

转载自 美团点评技术团队 引言 我们正处在一个知识爆炸的时代,伴随着信息量的剧增和人工智能的蓬勃发展,互联网公司越发具有强烈的个性化、智能化信息展示的需求。而信息展示个性化的典型应用主要包括搜索列表、推荐列表、广告展示等等。 很多人不知道的是,看似简单的个性化信息展示背后,涉及大量的数据……

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深度学习技术在美图个性化推荐的应用实践

文章作者:陈文强、白杨、黄海勇 编辑整理:王吉东 内容来源:2019 DataFun Live 09 出品社区:DataFun 导读: 美图秀秀社交化的推进过程中,沉淀了海量的优质内容和丰富的用户行为。推荐算法连接内容消费者和生产者,在促进平台的繁荣方面有着非常大的价值 。本次分享探讨美图在内容社区推荐场景下应用深度……

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