包含标签 推荐系统 的文章

推荐系统中模型训练及使用流程的标准化

文章作者:梁超 腾讯 高级工程师 编辑整理:Hoh Xil 内容来源:DataFun AI Talk 出品社区:DataFun 导读: 本次分享的主题为 推荐系统中模型训练及使用流程的标准化。 在整个推荐系统中,点击率 ( CTR ) 预估模型是最为重要,也是最为复杂的部分。无论是使用线性模型还是当前流行的深度模型,在模型结构……

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深度学习在花椒直播中的应用推荐系统冷启动算法

檀亚峰-智能工程 引言 推荐系统是依据用户的个人喜好尽可能推荐用户喜爱的物品(视频、新闻、商品、直播等),而用户的兴趣偏好则通过过往的行为数据体现出来。当没有历史记录可循时,就存在推荐冷启动问题。本文在接下来的篇幅首先讲述冷启动的相关概念,然后介绍一些业界常规的解决方法,最后会着重阐……

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知识增强信息流推荐在保险行业的应用

作者:深度学习应用组 平安寿险PAI 全文框架概览 一、背景介绍 信息流推荐是当今互联网中AI能力的一个重要应用领域,相关的推荐技术也经历了从简单的协同过滤和关联规则、特征工程加集成学习、FM算法直到深度学习推荐系统的过程。 优秀的信息流推荐系统需要充分利用待推荐文章中的文本信息,通过表示……

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蚂蚁金服核心技术百亿特征实时推荐算法揭秘

阿里妹导读:本文来自蚂蚁金服人工智能部认知计算组的基础算法团队,文章提出一整套创新算法与架构,通过对TensorFlow底层的弹性改造,解决了在线学习的弹性特征伸缩和稳定性问题,并以GroupLasso和特征在线频次过滤等自研算法优化了模型稀疏性,在支付宝核心推荐业务获得了uvc……

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推荐系统协同过滤推荐算法

来源: 算法研习社 相信大家对推荐系统已经很熟悉了,它通过分析用户的历史行为,挖掘用户的兴趣爱好,预测并推荐给用户其接下来有可能感兴趣的事物,例如商品推荐、音乐推荐、新闻以及最近很火的短视频推荐等等。 协同过滤推荐 作为最为主流与经典的技术之一,它是基于这样的假设: 用户如果在过去对某些项……

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推荐系统的未来发展趋势

作者丨 gongyouliu 编辑丨 gongyouliu 随着科学技术的进步,移动互联网快速发展,手机越来越便宜,拥有智能手机不再是一件遥不可及的事情,互联网用户规模已接近增长的顶点。摄像头和信息处理软件(各种滤镜、剪辑等工具)技术的进步让每一个人都可以轻松地生产高质量的内容,信息的产生以指数级增长,我们的生活中充斥着海……

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陌陌直播如何做到推荐系统的从到

作者: 李波 本文根据李波老师DTCC大会分享内容整理而成,将首先介绍陌陌直播业务和推荐系统的整体架构,然后对用户及主播的多角度 Embedding 表征学习、多预估目标的 Rank 策略研发进行重点介绍,希望能够给对陌陌直播产品以及推荐策略分发算法感兴趣的同学起到抛砖引玉的效果。 陌陌成立于2011年,2014年……

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知识图谱辅助的个性化推荐系统

分享嘉宾:王鸿伟 斯坦福大学 博士后 编辑整理:秋林津渡 内容来源:将门线上直播 188 期 出品平台:将门、DataFun 导读: 互联网产业蓬勃发展的今天,个性化推荐系统是所有面向用户的互联网平台的关键技术。**知识图谱作为一种新的知识载体,为推荐系统提供了额外的辅助信息来源,并有助于提升推荐结果……

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同城深度召回在招聘推荐系统中的挑战和实践

分享嘉宾:李祖定 58 同城 算法架构师 编辑整理:郭嘉伟 内容来源:58 推荐系统技术沙龙 出品平台:DataFunTalk 导读: 招聘业务是多行为场景,用户需求和交互周期短、行为稀疏。本次分享基于业务挑战,将介绍代价敏感、向量检索等技术在招聘深度召回中的应用,最后总结实践中的教训与心得。 主要内……

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推荐算法的五环之歌

作者: 石塔西 推荐道 前言 研究推荐算法的一大痛点是什么?不是文章太少,而是文章太多,信息爆炸。每年KDD, SIGIR, CIKM上有那么多中外的王婆一起卖瓜,各种各样的NN、FM、Attention满天飞,其中不乏实打实的干货,更不缺乏湿漉漉的灌水文,让人不知道哪个方法才是解决自己问题的灵丹妙药……

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