包含标签 推荐系统 的文章

基于内容和上下文的音乐推荐

文章作者:弗朗西斯科·里奇 等 内容来源:《推荐系统:技术、评估及高效算法》& DataFunTalk 导读: 随着在线音乐商城及流媒体音乐服务的出现,数字音乐分发已经使得音乐触手可及。然而,面对突然出现的海量可收听内容,听众很容易面临信息过载的问题。因此,本次分享的主题音乐推荐系统,将为那些面临海量……

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一猜一个准详解电商的推荐系统的召回策略

梁唐 TechFlow 大家好,好久没有写推荐系统了,今天和大家聊聊推荐系统当中的 召回策略。 在之前的文章当中曾经提到过,无论是推荐、广告还是搜索,基本上都可以简单分为召回和排序两个阶段。召回阶段也就是选出候选的内容,而排序阶段则是调用模型对候选的内容进行预测打分。最后排序系统根据模型的打分对内容进……

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腾讯音乐全民歌推荐系统架构及粗排设计

分享嘉宾:kevinshuang、fivenwu 编辑整理:张振、于洋 出品平台:DataFunTalk 导读: 腾讯音乐娱乐集团 ( TME ) 目前有四大移动音乐产品:QQ音乐、酷狗音乐、酷我音乐和全民K歌,总月活超8亿。其中,全民K歌与其他三款产品有明显的差异,具体表现如下:以唱为核心,在唱歌……

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同城技术在房产推荐中的应用

分享嘉宾:周彤 58同城 资深算法工程师 编辑整理:吴雪松 内容来源:58 推荐系统技术沙龙 出品平台:DataFunTalk 导读: 在深度学习的应用过程中,Embedding 这样一种将离散变量转变为连续向量的方式为神经网络在各方面的应用带来了极大的扩展,有"万物皆可 Embeddin……

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推荐系统遇上深度学习十二推荐系统中的问题及基本算法

原文地址: https://cloud.tencent.com/developer/article/1164771 1、推荐系统中的EE问题 Exploration and Exploitation(EE问题,探索与开发)是计算广告和推荐系统里常见的一个问题,为什么会有EE问题?简单来说,是为了平衡推荐系统的准确性和多样性。 EE问题中的Exploitation就是:对用户比较确定的兴趣,当然要利用开采迎合,好比……

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阿里飞猪的猜你喜欢如何排序

引言 俗话说有多少米,就下多大锅。在特征体系构建上,我们已经准备了很多米了,并且在线性模型 FTRL 上拿到了一些甜头。下一阶段我们换了锅,对模型进行了升级,从线性模型转为 end-to-end 的深度模型,并进行了多个版本的迭代,包括 pure deep 模型(Pure Adaptive L2 Model,PALM),引入实时点击和实时未点击行为(F……

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推荐系统遇上深度学习三模型理论和实践

原文发布于微信公众号 - 小小挖掘机(wAIsjwj) 原文发表时间:2018-04-15 1、背景 特征组合的挑战 对于一个基于CTR预估的推荐系统,最重要的是学习到用户点击行为背后隐含的特征组合。在不同的推荐场景中,低阶组合特征或者高阶组合特征可能都会对最终的CTR产生影响。 之前介绍的因……

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招聘推荐系统介绍实验框架

58招聘智能推荐系统 推荐的概念早已渗透进我们的日常生活中,我们欣赏过各类电影、音乐、游戏榜单,沉迷过电商节日层出不穷的百货商品,甚至钻研过如何选择投资理财,如何购房置业,如何开启更好的职业生涯。在这样一个信息爆炸的时代,我们永远不缺少选项,如果没有推荐发挥作用,在海量的数据面前,……

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推荐系统遇上深度学习二十五当知识图谱遇上个性化推荐

原文发布于微信公众号 - 小小挖掘机(wAIsjwj) 原文发表时间:2018-11-05 之前在美团听过关于知识图谱和个性化推荐的一个讲座,接下来的几篇,我们将围绕讲座中提到的知识点,来介绍下知识图谱是如何同个性化推荐相结合的!本篇算是一个开篇吧,希望大家伙能够有一个基本的认识。 1、推……

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基于多视角学习和个性化注意力机制的新闻推荐

微软研究院AI头条 编者按:个性化新闻推荐是新闻行业必然的发展方向,在其实现过程中面临着三个关键问题,即分析用户兴趣、根据新闻内容建模和新闻排序。本文将这三个问题划归为新闻信息与用户兴趣的多样性问题,并由此出发,提出了基于多视角学习和个性化注意力机制的解决方案,相关论文发表在 IJCAI 20……

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