包含标签 推荐系统 的文章

推荐系统遇上深度学习二十二升级版模型强势来袭

今天我们要学习的模型是xDeepFM模型,论文地址为: https://arxiv.org/abs/1803.05170。 文中包含我个人的一些理解,如有不对的地方,欢迎大家指正!废话不多说,我们进入正题! 1、引言 对于预测性的系统来说,特征工程起到了至关重要的作用。特征工程中,挖掘交……

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基于深度强化学习的新闻推荐模型

文章作者:杨镒铭 滴滴出行 高级算法工程师 内容来源:记录广告、推荐等方面的模型积累@知乎专栏 出品社区:DataFun 注:欢迎后台留言投稿「行知」专栏文章。 在深度学习大潮之后,搜索推荐等领域模型该如何升级迭代呢?强化学习在游戏等领域大放异彩,那是否可将强化学习应用到搜索推荐领域呢?推荐……

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推荐系统全链路召回粗排精排级联漏斗下篇

转自:知乎-水哥 链接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/396951216 说明:本文仅用于知识交流,如有侵权,联系删除 写在前面 召回区分主路和旁路,主路的作用是个性化+向上管理,而旁路的作用是查缺补漏,推荐系统的前几个操作可能就决定了整个系统的走向,在初期一定要三思而后行。 做自媒体,打广告,漏斗的入口有多大很重要。美妆,游戏,篮球……

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袁腾飞阿里飞猪信息流内容推荐探索

分享嘉宾:袁腾飞 阿里巴巴 算法专家 编辑整理:赵二白 出品平台:DataFunSummit 导读: 飞猪信息流的业务场景是架设在飞猪首页里面的猜你喜欢模块,其本质是一个多物料混排场景,包括内容和商品,本次的分享主要是介绍内容推荐在旅行场景的一些探索及实践。 主要有如下三部分: 飞猪信息流业务简……

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推荐系统遇上深度学习十七探秘阿里之算法浅析及实现

阿里近几年公开的推荐领域算法可真不少,既有传统领域的探索如MLR算法,还有深度学习领域的探索如entire -space multi-task model,Deep Interest Network等,同时跟清华大学合作展开了强化学习领域的探索,提出了MARDPG算法。从本篇开始,我们就一起来探秘这些算法。这里,我们只是大体了解一……

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基于对象特征的推荐系统

(本实验选用数据为真实电商脱敏数据,仅用于学习,请勿商用) 在上一期基于协同过滤的的推荐场景中,我们介绍了如何通过PAI快速搭建一个基于协同过滤方案的推荐系统,这一节会介绍一些如何基于推荐对象特征的推荐方法。 首先看下整个业务流程图,这是一个基于对象特征的推荐场景的通用流程: 首先把数……

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推荐系统遇上深度学习十八探秘阿里之深度兴趣网络浅析及实现

石晓文的学习日记 发表时间: 2018.06.26 阿里近几年公开的推荐领域算法有许多,既有传统领域的探索如MLR算法,还有深度学习领域的探索如entire -space multi-task model,Deep Interest Network等,同时跟清华大学合作展开了强化学习领域的探索,提出了MARDPG算法。 上一篇,我们介绍了MLR算法,通过分……

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微拍堂深度召回在文玩个性化推荐中的实践

分享嘉宾:赵争超 前微拍堂算法负责人 编辑整理:王岩 出品平台:DataFunTalk 导读: 当前阶段,“个性化推荐”早已成为了电商平台的基建工程,也是AI驱动业务增长的重要支撑,概括地说,个性化推荐是一门AI结合消费者行为心理学,运筹优化等多个领域的交叉学科。而今天的分享,是我们对“个……

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深度学习推荐系统中各类流行的方法下

Embedding 技术概览: 对其它 Embedding 技术不熟悉,可以看我的上一篇文章: 深度学习推荐系统中各类流行的 Embedding 方法(上) 1. Graph Embedding 简介 Word2Vec 和其衍生出的 Item2Vec 类模型是 Embedding 技术的基础性方法,二者都是建立在“序列”样本(比如句子、用户行为序列)的基础上的。在互联网场景下,数据对象之间更多呈现的是图结构,所以 Item2Vec 在处理大量的网……

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推荐场景中召回模型的演化过程

原文地址: https://zhuanlan.zhihu.com/p/97821040 一般的推荐系统主要包括召回、排序和后续的业务机制(重排序、多样性保证、用户体验保证等等)这三大模块,而其中召回模块主要负责根据用户和item的特征,从众多待推荐的候选item中初步筛选出用户可能感兴趣的item。一般而言召回模块都是多路并发的,各路的不同召回模型之间互……

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