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深度学习在同城首页推荐中的应用

作者:王连臣 来源:58技术 导读 58同城作为国内最大的生活信息服务提供商,涵盖招聘、房产、车辆、兼职、黄页等海量的生活分类信息。随着各个业务线业务的蓬勃发展,用户在网站上可获取的分类信息是爆炸性增长的。如何解决信息过载,帮助用户快速找到关注的信息,已经成为用户体验提升的关键点与服务……

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深度预估模型中的特征自动组合机制演化简史

作者: 杨旭东 96 人赞同了该文章 众所周知,深度学习在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域最先取得突破并成为主流方法。但是,深度学习为什么是在这些领域而不是其他领域最先成功呢?我想一个原因就是图像、语音、文本数据在空间和时间上具有一定的内在关联性。比如,图像中会有大量的像素与周围的……

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推荐系统遇上深度学习二十一阶段性回顾

本系列已经写了二十篇了,但推荐系统的东西还有很多值得探索和学习的地方。不过在这之前,我们先静下心来,一起回顾下之前学习到的东西! 由于是总结性质的文章,很多细节不会过多的涉及,有兴趣的同学可以点击文章中给出的链接进行学习。 本文中涉及的大多数算法是计算广告中点击率预估用到的模型. 好了……

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腾讯音乐多模态音乐匹配技术与应用

分享嘉宾:Moyan 腾讯音乐 高级算法研究员 编辑整理:吴祺尧 出品平台:DataFunTalk 导读: QQ音乐和全民K歌的各种技术需求驱动了多模态学习的研究。在总结归纳业务需求时,我们总结了MMatch,一系列模态匹配技术。提出多模态技术的想法很自然,因为不同模态之间的描述可以补充知识……

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推荐系统遇上深度学习十五强化学习在京东推荐中的探索

原文地址: https://www.jianshu.com/p/b9113332e33e 强化学习在各个公司的推荐系统中已经有过探索,包括阿里、京东等。之前在美团做过的一个引导语推荐项目,背后也是基于强化学习算法。本文,我们先来看一下强化学习是如何在京东推荐中进行探索的。 本文来自于paper:《Deep Reinforcement Learning for List-wise Recommendations》 1、引言 传统的……

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推荐系统遇上深度学习八模型理论和实践

原文地址: https://www.jianshu.com/p/83d3b2a1e55d 1、引言 在CTR预估中,为了解决稀疏特征的问题,学者们提出了FM模型来建模特征之间的交互关系。但是FM模型只能表达特征之间两两组合之间的关系,无法建模两个特征之间深层次的关系或者说多个特征之间的交互关系,因此学者们通过Deep Network来建模更高阶的特征之间的关系……

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干货推荐系统中的深度匹配模型

辛俊波 腾讯 | 高级研究员 推荐系统概述 1.1 推荐系统本质 推荐系统就是系统根据用户的属性 ( 如性别、年龄、学历、地域、职业 ),用户在系统里过去的行为 ( 例如浏览、点击、搜索、购买、收藏等 ),以及当前上下文环境 ( 如网络、手机设备、时间等 ),从而给用户推荐用户可能感兴趣的物品 ( 如电商的商品、fee……

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推荐系统遇上深度学习十四

之前学习了强化学习的一些内容以及推荐系统的一些内容,二者能否联系起来呢!今天阅读了一篇论文,题目叫《DRN: A Deep Reinforcement Learning Framework for News Recommendation》。该论文便是深度强化学习和推荐系统的一个结合,也算是提供了一个利用强化学习来做推荐的完整的思路和方法吧。本文便是对文章中的内容的……

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亿年天猫双成交总额是这样预测的

基于机器学习方法对销售预测 刚刚过去的双十一,大家可能更关心的是双十一的折扣,什么商品打了什么折扣。但是对于天猫而言,他们可能更关心的是双十一当天的销售额是多少,因为知道销售额,他就能提前做一个准备,做到未雨绸缪。 2016年我们这边有三组数据,第一组是在双十一的前十天,网上有一个专……

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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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