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从零开始了解推荐系统全貌
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腾讯大讲堂
2022-03-03
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腾讯视频小视频特征优化总结
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|导语 特征之于机器学习至关重要，大部分机器学习任务中特征复杂度决定了算法效果的上限。本文主要分享特征工程的通用方法论和腾讯视频小视频场景的特征实践工作。主要内容包括小视频排序特征、特征工程的方法论、特征在机制的应用。 一、小视频排序特征 腾讯视频小视频场景所用到的特征主要包括以下几种：视频和CP特征、用户特征、因果特征、session特征。 1.1.视频特征 视频特征主要包括视频ID、标签、统计特征、视频作者以及视频作者ID、视频作者标签等等。 ID类特征是点击率预估模型中非常重要的特征，主要负责为模
腾讯大讲堂
2020-09-21
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【深度好文】推荐系统中的深度匹配模型
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关于作者 辛俊波，腾讯算法数据中心\应用算法组 导语I推荐系统和搜索应该是机器学习乃至深度学习在工业界落地应用最多也最容易变现的场景。而无论是搜索还是推荐，本质其实都是匹配，搜索的本质是给定 query，匹配 doc；推荐的本质是给定 user，推荐 item。本文主要讲推荐系统里的匹配问题，包括传统匹配模型和深度学习模型。 深度学习之风虽然愈演愈烈，但背后体现的矩阵分解思想、协同过滤思想等其实一直都是贯穿其中，如 svd++ 体现的 userCF 和 itemCF 的思想，FM 模型本质上可以退化成以上
腾讯大讲堂
2020-02-12
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