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性能超越最新序列推荐模型，华为诺亚方舟提出记忆增强的图神经网络
推荐系统
神经网络
用户-商品交互的时间顺序可以揭示出推荐系统中用户行为随时间演进的序列性特征。用户与之交互的商品可能受到用户曾经接触的商品的影响。但是，用户和商品数量的大量增加，使得序列推荐系统仍然面临很多重要问题：（1）对短时用户兴趣建模的困难；（2）捕捉用户长期兴趣的困难；（3）对商品共现模式的建模效率较低。为了应对这些挑战，本文提出了一个记忆增强的图神经网络（memory augmented graph neural network, MA-GNN），以捕捉用户的长期和短期兴趣。
AI科技大本营
2020-06-16
709
0
论推荐系统与精细化运营
数据分析
大数据
推荐系统
编程算法
随着大数据与人工智能(AI)技术的发展与成熟，国家政策层面对大数据与人工智能技术、创新、创业层面的支持，企业越来越意识到数据和AI技术的价值，并逐步认可数据是企业的核心资产。怎么利用大数据和AI技术从这些价值密度低、源源不断地产生的海量数据中挖掘商业价值，提升公司的决策力和竞争力，是每个提供产品/服务的公司(特别是toC互联网公司)必须思考和探索的问题。
AI科技大本营
2020-03-06
811
0
黑科技抗疫，Python开发者大集结！
python
开源
推荐系统
爬虫
北京时间 2月15日，由 CSDN 主办，PyCon中国社区、wuhan2020开源项目、DCloud协办，北大前沿计算研究中心、电子工业出版社支持的2020 Python开发者日·线上技术峰会完美落幕，本次峰会以「抗击疫情，开发者在行动」为主题，力邀阿里巴巴、北京大学等业界顶级技术企业与高校，围绕 Python 在疫情中的具体落地应用与项目，为广大 Python 开发者、爱好者打开视野，揭秘科技在疫情中力量！
AI科技大本营
2020-02-26
731
0
腾讯Angel升级：加入图算法，支持十亿节点、千亿边规模！中国首个毕业于Linux AI基金会的开源项目
angel
spark
编程算法
推荐系统
pytorch
【导语】Angel 是腾讯的首个AI开源项目，于 2016 年底推出、2017年开源。近日，快速发展的 Angel 完成了从 2.0 版本到 3.0 版本的跨越，从一个单纯的模型训练系统进化成包含从自动特征工程到模型服务的全栈机器学习平台。作为面向机器学习的第三代高性能计算平台，Angel 致力于解决稀疏数据大模型训练以及大规模图数据分析问题。
AI科技大本营
2019-12-26
875
0
Instagram个性化推荐工程中三个关键技术是什么？
推荐系统
编程算法
机器学习
深度学习
人工智能
【导语】近期，Facebook 在博客上分享了第一篇详细介绍 Explore 系统关键技术，以及 Instagram 是如何为用户提供个性化内容的文章。本文就这些关键技术进行介绍，给从事或对相关工作感兴趣的开发者们分享一些想法或经验。
AI科技大本营
2019-12-02
1.1K
0
从未看过如此详细的深度学习推荐系统应用详解，读它！
编程算法
推荐系统
卷积神经网络
特征工程
c 语言
深度学习其实就是神经网络模型，一般来说，隐含层数量大于等于2层就认为是深度学习(神经网络)模型。神经网络不是什么新鲜概念，在好几十年前就被提出来了，最早可追溯到1943年McCulloch与Pitts合作的一篇论文(参考文献1)，神经网络是模拟人的大脑中神经元与突触之间进行信息处理与交互的过程而提出的。神经网络的一般结构如下图，一般分为输入层、隐含层和输出层三层，其中隐含层可以有多层，各层中的圆形是对应的节点(模拟神经元的对应物)，节点之间通过有向边(模拟神经元之间的突触)连接，所以神经网络也是一种有向图模型。
AI科技大本营
2019-12-02
1.1K
0
Google最新论文：Youtube视频推荐如何做多目标排序
推荐系统
本文提出了一套大规模多目标排序框架应用于Youtube视频推荐平台。众所周知，Youtube视频推荐面临着众多的挑战，包括需要解决多个互相竞争的排序目标、以及用户反馈中的选择偏差（selection bias）等等。为了解决这些问题，我们引入了MMoE[2]来优化多目标排序目标。另外，我们改进了W & D框架来解决用户反馈的selection bias。在Youtube视频推荐的线上实验也证明了本文算法的显著提升。
AI科技大本营
2019-11-18
709
0
Hulu视频如何提升推荐多样性?
编程算法
推荐系统
机器学习
神经网络
深度学习
导读：本文主要介绍Hulu在NIPS 2018上发表的《Fast Greedy MAP Inference for Determinantal Point Process to Improve Recommendation Diversity》中，提出的DPP算法解决视频推荐中的多样性问题。
AI科技大本营
2019-11-14
3.4K
0
从原理到应用落地，一文读懂推荐系统中的深度学习技术
推荐系统
编程算法
卷积神经网络
c 语言
深度学习
2016年DeepMind开发的AlphaGo在围棋对决中战胜了韩国九段选手李世石，一时成为轰动全球的重大新闻，被全球多家媒体大肆报道。AlphaGo之所以取得这么大的成功，这其中最重要的技术之一是深度学习技术。经过这几年的发展，深度学习技术已经在图像分类、语音识别、自然语言处理等领域取得突破性进展，甚至在某些方面(如图像分类等)超越了人类专家的水平。深度学习技术驱动了第三次人工智能浪潮的到来。
AI科技大本营
2019-11-01
712
0
从0到1详解推荐系统中的嵌入方法，原理、算法到应用都讲明白了
ide
编程算法
推荐系统
深度学习
c 语言
作者曾在《矩阵分解推荐算法》这篇文章中提到，矩阵分解算法是一类嵌入方法，通过将用户行为矩阵分解为用户特征矩阵和标的物特征矩阵的乘积，最终将用户和标的物嵌入到低维空间中，通过用户特征向量和标的物特征向量的内积来计算用户对标的物的偏好。
AI科技大本营
2019-10-10
1.8K
0
经典！工业界深度推荐系统与CTR预估必读的论文汇总
推荐系统
jquery
导读：本文是“深度推荐系统”专栏的第十一篇文章，这个系列将介绍在深度学习的强力驱动下，给推荐系统工业界所带来的最前沿的变化。本文主要根据Google推出的引领推荐系统与CTR预估工业界潮流至今的一大神作W&D[1]，所总结出来的深度推荐系统与CTR预估工业界必读的论文汇总。
AI科技大本营
2019-09-29
727
0
从原理到实现，详解基于朴素ML思想的协同过滤推荐算法
推荐系统
编程算法
作者在《协同过滤推荐算法》、《矩阵分解推荐算法》这两篇文章中介绍了几种经典的协同过滤推荐算法。我们在本篇文章中会继续介绍三种思路非常简单朴素的协同过滤算法，这几个算法的原理简单，容易理解，也易于工程实现，非常适合我们快速搭建推荐算法原型，并快速上线到真实业务场景中，作为其他更复杂算法的baseline。
AI科技大本营
2019-09-25
589
0
三年、四大顶会，深度推荐系统18篇论文只有7个可以复现
开源
编程算法
深度学习
推荐系统
作者 | 深度传送门 来源 | 深度传送门（ID:gh_5faae7b50fc5） 导读：本文是“深度推荐系统”专栏的第十篇文章，这个系列将介绍在深度学习的强力驱动下，给推荐系统工业界所带来的最前沿的
AI科技大本营
2019-09-17
1.3K
0
从模型到应用，一文读懂因子分解机
推荐系统
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
作者在上篇文章中讲解了《矩阵分解推荐算法》，我们知道了矩阵分解是一类高效的嵌入算法，通过将用户和标的物嵌入低维空间，再利用用户和标的物嵌入向量的内积来预测用户对标的物的偏好得分。本篇文章我们会讲解一类新的算法：因子分解机(Factorization Machine，简称FM，为了后面书写简单起见，中文简称为分解机)，该算法的核心思路来源于矩阵分解算法，矩阵分解算法可以看成是分解机的特例(我们在第三节1中会详细说明)。分解机自从2010年被提出后，由于易于整合交叉特征、可以处理高度稀疏数据，并且效果不错，在推荐系统及广告CTR预估等领域得到了大规模使用，国内很多大厂(如美团、头条等)都用它来做推荐及CTR预估。
AI科技大本营
2019-09-09
1.6K
0
从原理到落地，七大维度详解矩阵分解推荐算法
推荐系统
编程算法
分布式
导语：作者在《协同过滤推荐算法》这篇文章中介绍了 user-based 和 item-based 协同过滤算法，这类协同过滤算法是基于邻域的算法(也称为基于内存的协同过滤算法)，该算法不需要模型训练，基于非常朴素的思想就可以为用户生成推荐结果。还有一类基于隐因子(模型)的协同过滤算法也非常重要，这类算法中最重要的代表就是本节我们要讲的矩阵分解算法。矩阵分解算法是 2006 年 Netflix 推荐大赛获奖的核心算法，在整个推荐系统发展史上具有举足轻重的地位，对促进推荐系统的大规模发展及工业应用功不可没。
AI科技大本营
2019-08-26
2.7K
0
每天超50亿推广流量、3亿商品展现，阿里妈妈的推荐技术有多牛？
推荐系统
深度学习
编程算法
系统架构
随着深度学习、强化学习、知识图谱、AutoML 等 AI 技术出现更多突破，推荐系统领域的企业和开发者开始将这些技术与传统推荐算法相结合，使得推荐效果得到显著提升。
AI科技大本营
2019-08-20
1.2K
0
从原理到落地，七大维度读懂协同过滤推荐算法
推荐系统
编程算法
spark
导语：本文会从协同过滤思想简介、协同过滤算法原理介绍、离线协同过滤算法的工程实现、近实时协同过滤算法的工程实现、协同过滤算法应用场景、协同过滤算法的优缺点、协同过滤算法落地需要关注的几个问题等7个方面来讲述。希望读者读完本文，可以很好地理解协同过滤的思路、算法原理、工程实现方案，并且具备基于本文的思路自己独立实现一个在真实业务场景中可用的协同过滤推荐系统的能力。
AI科技大本营
2019-08-15
1.9K
0
天下武功，唯快不破，论推荐系统的“实时性”
推荐系统
分布式
大数据
windows
短视频
在问为什么之前，要先问一下“是不是”。为了证明推荐系统实时性和推荐系统效果的关系，Facebook曾利用GBDT+LR模型和单纯的树模型进行过实时性的实验。
AI科技大本营
2019-08-15
580
0
阿里、京东、快手、华为......他们是如何构建一个个推荐系统“帝国”的？
推荐系统
编程算法
强化学习
深度学习
机器学习
推荐系统在人们的日常生活中随处可见，成为我们生命中不可或缺的一部分。作为当今应用最为广泛和成熟的 AI 技术之一，它是信息生产者、传播者与用户之间的桥梁，可以让信息最精准、最高效地到达需求不一的用户面前。
AI科技大本营
2019-08-09
1.4K
0
数十篇推荐系统论文被批无法复现：源码、数据集均缺失，性能难达预期
深度学习
推荐系统
编程算法
【导读】来自意大利米兰理工大学的 Maurizio 团队近日发表了一篇极具批判性的文章，剑指推荐系统领域的其他数十篇论文，指出这些论文中基于深度学习的推荐算法大部分都存在不同程度的数据集缺失和源码缺失，导致它们无法复现，而那些可复现的算法，其性能也难以达到预期，甚至难以超越基于传统的、简单的机器学习推荐算法。
AI科技大本营
2019-07-30
1.3K
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