包含标签 推荐系统 的文章

构建可解释的推荐系统

原文来自: gongyouliu [大数据与人工智能] 推荐系统的目标是为用户推荐可能会感兴趣的标的物。通过算法推荐达到节省用户时间、提升用户满意度、为公司创造更多的商业价值的目的。 要想达到这个目的就需要 让用户信任你的推荐系统,只有信任了,用户才会经常使用推荐系统。 那么我们怎样做到让用户信任呢? 一种比较……

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阿里边缘计算在推荐系统中的应用

分享嘉宾:龚禹 阿里巴巴 编辑整理:刘玉志 出品平台:DataFunTalk 导读: 推荐系统在今天互联网产品和应用中起着举足轻重的地位。一般的推荐系统是基于云端计算中心到边缘 ( 比如手机、平板电脑等 ) 的结构,这其中会由于网络带宽和延迟等导致结果的延迟。边缘的实时计算可以利用用户的实时信息提……

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阿里算法专家谈大规模推荐系统粗排层的设计与实现

这里是「 王喆的机器学习笔记」的第三十七篇文章。今天我们「 AI大咖谈」邀请的大咖是阿里的算法专家王哲,所以今天是一次王喆对王哲的访谈。 王哲是上一届 DLP-KDD workshop Best Paper Award 的获得者,获奖paper COLD: Towards the Next Generation of Pre-Ranking System 深入探讨了阿里大规模推荐系统粗排层的设计和实现,是我非常推崇的业界实践文章。所以今天我……

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丁香园基于的向量召回应用

丁香园大数据NLP 丁香园大数据 背景 随着BERT,GNN等模型在NLP领域的发展,DNN类模型的语义提取能力又得到进一步提升,我们对文本语义向量也有了更高的期待,期望语义向量或其他模型特征向量可以在召回段发挥更大作用;约2019年初,我们就尝试在推荐业务中引入基于Faiss的向量召……

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本地服务少无结果场景下的推荐算法实践

01 背 景 58同城APP是一个生活服务信息平台,用户可以在平台上寻找自己所需要的服务,商家可以在平台上展示自己可提供的服务。58本地服务主要为用户提供生活中的基础服务信息,58本地服务推荐场景主要包括大类页推荐、猜你喜欢和猜你想找等,本文主要介绍猜你想找的技术迭代。58本地服务大部分……

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下深度学习推荐系统的十大工程问题

转载自 王喆的机器学习笔记 因为这篇文章主要介绍了YouTube深度学习系统论文中的十个工程问题,为了方便进行问题定位,我们还是简单介绍一下背景知识,简单回顾一下 Deep Neural Networks for YouTube Recommendations 中介绍的YouTube深度学习推荐系统的框架。 YouTube推荐系统架构 简单讲,YouTube的同学们构建了两……

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为推荐系统生成高质量的文本解释基于互注意力机制的多任务学习模型

转自: 微软研究院AI头条 编者按:在个性化推荐系统中,如果能在提高推荐准确性的同时生成高质量的文本解释,将更容易获得用户的“芳心”。然而,现有方法通常将两者分开优化,或只优化其中一个目标。为了同时兼顾二者,微软亚洲研究院社会计算组结合认知科学的相关理论,提出了基于互注意力的多任务模……

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同城多样性算法在部落的实践和思考

文章作者:刘发帅、周建斌 58同城 内容来源:公众号“58技术” 导读: 本文在明确“推荐系统个体多样性优化”主题后,由整体架构出发,清楚阐述了在召回层、规则层、多样性层的优化细节。在MMR和DPP算法部分既有原理也有实践,最后用图表方式展示出了效果对比,并且结合自身业务特点做了针对性的……

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优酷视频元素内容召回系统多级多模态引擎探索

分享嘉宾:崇懿 阿里文娱 技术专家 编辑整理:李沛欣 内容来源:阿里文娱技术 出品平台:DataFunTalk 导读: 多级多模态引擎是为推荐搜索定制的专业化的召回引擎。优酷视频搜索在基础的文本Query搜索系统的基础上,不断探索视频搜索的特色,在多模态输入、多级多模态索引、跨模态检索上积累很……

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阿里技术主流推荐与垂类推荐技术的发展与延伸

分享嘉宾:温鸿 阿里巴巴 高级算法专家 编辑整理:孙彬 太原理工大学 出品平台:DataFunSummit 导读: 本文的主题为阿里飞猪推荐算法探索实践,首先会介绍电商背景下主流推荐技术的发展,例如基于全空间的CVR预估技术的发展历程等 ( ESMM / ESM^2 / HM^3 );接着会重点结合旅行行业的特色,进一步介绍飞……

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