推荐系统是一种信息过滤系统,用于预测用户对物品的“评分”或“偏好”。
业务需求、用户需求和系统需求是软件开发过程中定义项目目标和功能的三个关键概念。它们在项目规划和实施阶段起着至关重要的作用。下面我将通过表格形式对这些概念进行解释...
点击率(CTR)预测任务在推荐系统中至关重要,其旨在用户点击某个item的概率值。预测的概率值将被运用到各类推荐系统的下游任务中,在工业场景中点击率预测模型主要...
工作原理: 推荐系统通过分析用户行为数据(如浏览历史、购买记录、互动行为等),使用协同过滤或内容推荐算法,提供个性化的推荐。对于情侣来说,推荐系统可以识别双方的...
余弦相似度是利用两个向量之间的夹角的余弦值来衡量两个向量之间的相似度,这个值的范围在-1到1之间。
推荐系统是根据用户的浏览习惯,确定用户的兴趣,通过发掘用户的行为,将合适的信息推荐给用户,满足用户的个性化需求,帮助用户找到对他胃口但是不易找到的信息或商品。
大型语言模型(LLMs)已经彻底改变了自然语言处理任务,而其与图神经网络(GNN上)之间又会擦出怎样的火花呢?本文汇总了20篇与图大模型相关的论文(主要以推荐系...
我们强调了SSL在处理数据稀疏性、提升推荐系统性能方面的重要性,并指出了将大型语言模型集成到推荐系统中、自适应动态推荐环境以及为SSL范式建立理论基础等潜在研究...
TLDR: 本文解读一篇来自抖音团队的论文。该工作主要聚焦在解决流式推荐系统中时间信息建模的问题,目前已经被SIGIR2024 Industry Track录用...
TLDR: 本文全面综述了自监督学习(SSL)在推荐系统中的应用,深入分析了逾170篇论文。提出了一个涵盖九大推荐场景的自监督分类体系,详细探讨了对比学习、生成...
本文是关于基于图神经网络(GNN)的推荐系统的研究综述。推荐系统是互联网上关键的信息服务平台,而GNN技术已成为推荐系统的新趋势。文章首先回顾了推荐系统和GNN...
我的背景是GNN比较熟,但推荐系统暂时还没太熟,所以涉及GNN的细节基本略过了。有疑问的可以评论区留言交流,后面也会慢慢补坑把基础知识部分整理出来文章一起学习。
推荐系统是一种利用算法为用户提供个性化推荐的技术,广泛应用于电子商务、社交媒体和内容平台等领域。在这篇博客教程中,我们将使用 Python 实现一个简单的基于协...
导读 常规的推荐系统范式已经逐渐走入瓶颈,原因是在当前固定化的问题描述下模型和系统几乎已经发展到极限。当前的主要范式在模型上为召回+排序+重排,系统上为样本挖掘...
TLDR: 本文针对协同过滤技术固有的数据稀疏问题,提出了两种监督对比损失函数,将锚定节点的近邻信息视为最终目标损失函数内的正样本。通过对所提出的损失函数进行梯...
懂业务+会选择合适的算法+数据处理+算法训练+算法调优+算法融合 +算法评估+持续调优+工程化接口实现
在推荐系统领域,混合推荐模型是一种将多种推荐算法组合起来,以提高推荐效果和覆盖范围的方法。本文将详细介绍混合推荐模型的原理、实现方式以及如何在Python中应用...
通过本文的介绍,相信读者已经对内容推荐这一推荐系统方法有了更深入的理解,并且能够在Python中使用scikit-learn库轻松实现和应用内容推荐系统。祝大家...
通过本文的介绍,相信读者已经对协同过滤这一推荐系统方法有了更深入的理解,并且能够在Python中使用surprise库轻松实现和应用协同过滤推荐系统。祝大家学习...
Embedding技术为推荐系统提供了有效的用户和物品向量表示,通过捕捉潜在关系提升推荐准确性,同时具备良好的扩展性,是推荐系统的关键组成部分。