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自然语言处理技术（NLP）在推荐系统中的应用

推荐系统 NLP 服务

个性化推荐是大数据时代不可或缺的技术，在电商、信息分发、计算广告、互联网金融等领域都起着重要的作用。具体来讲，个性化推荐在流量高效利用、信息高效分发、提升用户体验、长尾物品挖掘等方面均起着核心作用。在推荐系统中经常需要处理各种文本类数据，例如商品描述、新闻资讯、用户留言等等。具体来讲，我们需要使用文本数据完成以下任务：候选商品召回。候选商品召回是推荐流程的第一步，用来生成待推荐的物品集合。这部分的核心操作是根据各种不同的推荐算法来获取到对应的物品集合。而文本类数据就是很重要的一类召回算法，具有不依赖用户

CSDN技术头条

2018-02-13

3.5K0

深度解密今日头条的个性化资讯推荐技术

资讯产品近几年持续火爆，赚足了人们的眼球。以今日头条披露的数据为例：日活跃用户超过一亿，单用户日均使用时长超过 76分钟，资讯类产品的火爆程度可见一斑。资讯类产品的火爆让BAT巨头坐卧不安，纷纷站出来反击。手机百度除了搜索框之外，大部分已经被一条条新闻占据。阿里则是依托UC浏览器上线了自己的头条。腾讯在腾讯新闻之外，从头搞起了天天快报。头条为何能取得成功？很多人会说是头条的个性化推荐技术做得好，个人认为其实不尽然。本文罗列了相关的个性化推荐技术，特别是资讯推荐常用的算法，带大家从“内行”的角度来解密下个性

CSDN技术头条

2018-02-13

1.9K0

Bandit算法与推荐系统

编程算法推荐系统

推荐系统里面有两个经典问题：EE和冷启动。前者涉及到平衡准确和多样，后者涉及到产品算法运营等一系列。Bandit算法是一种简单的在线学习算法，常常用于尝试解决这两个问题，本文为你介绍基础的Bandit算法及一系列升级版，以及对推荐系统这两个经典问题的思考。什么是Bandit算法为选择而生我们会遇到很多选择的场景。上哪个大学，学什么专业，去哪家公司，中午吃什么等等。这些事情，都让选择困难症的我们头很大。那么，有算法能够很好地对付这些问题吗？当然有！那就是Bandit算法。 Bandit算法来源于历史悠

CSDN技术头条

2018-02-12

2.8K0

推荐系统中基于深度学习的混合协同过滤模型

推荐系统深度学习

近些年，深度学习在语音识别、图像处理、自然语言处理等领域都取得了很大的突破与成就。相对来说，深度学习在推荐系统领域的研究与应用还处于早期阶段。携程在深度学习与推荐系统结合的领域也进行了相关的研究与应用，并在国际人工智能顶级会议AAAI 2017上发表了相应的研究成果《A Hybrid Collaborative Filtering Model with Deep Structure for Recommender Systems》，本文将分享深度学习在推荐系统上的应用，同时介绍携程基础BI团队在这一领域上

CSDN技术头条

2018-02-12

1.6K0

饿了么推荐系统：从0到1

推荐系统数据挖掘机器学习

随着移动互联网的发展，用户使用习惯日趋碎片化，如何让用户在有限的访问时间里找到想要的产品，成为了搜索/推荐系统演进的重要职责。作为外卖领域的独角兽, 饿了么拥有百万级的日活跃用户，如何利用数据挖掘/机器学习的方法挖掘潜在用户、增加用户粘性，已成为迫切需要解决的问题。个性化推荐系统通过研究用户的兴趣偏好，进行个性化计算，发现用户的兴趣点，从而引导用户发现自己的信息需求。一个好的推荐系统不仅能为用户提供个性化的服务，还能和用户之间建立密切关系，让用户对推荐产生依赖。本次分享介绍饿了么如何从0到1构建一个可

CSDN技术头条

2018-02-12

1.5K0

推荐算法概览

编程算法推荐系统

推荐算法概览（一）为推荐系统选择正确的推荐算法非常重要，而可用的算法很多，想要找到最适合所处理问题的算法还是很有难度的。这些算法每种都各有优劣，也各有局限，因此在作出决策前我们应当对其做以衡量。在实践中，我们很可能需要测试多种算法，以便找出最适合用户的那种；了解这些算法的概念以及工作原理，对它们有个直观印象将会很有帮助。推荐算法通常是在推荐模型中实现的，而推荐模型会负责收集诸如用户偏好、物品描述这些可用作推荐凭借的数据，据此预测特定用户组可能感兴趣的物品。主要的推荐算法系列有四个（表格1-4）：协同

CSDN技术头条

2018-02-12

1.4K0

【BDTC 2015】推荐系统分论坛：百度、微博、京东推荐系统架构和实现

推荐系统大数据

2015年12月10-12日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF大数据专家委员会承办，中国科学院计算技术研究所、北京中科天玑科技有限公司与CSDN共同协办，以“数据安全、深度分析、行业应用”为主题的 2015中国大数据技术大会（Big Data Technology Conference 2015，BDTC 2015）在北京新云南皇冠假日酒店盛大开幕。 12日上午的推荐系统分论坛，百度基础架构部高级架构师沈国龙、FreeWheel技术副总裁李旸、新浪微博算法技术总监姜贵彬、京东数字营销大数据高级总监万昊

CSDN技术头条

2018-02-11

1.1K0

微博广告推荐中有关Hadoop的那些事

大数据 hadoop 推荐系统

一、背景微博，一个DAU上亿、每日发博量几千万的社交性产品，拥有庞大的数据集。如何高效得从如此规模的数据集中挖掘出有价值的信息，以增强用户粘性，提高信息传播速度，就成了重中之重。因此，我们引入了hadoop 分布式计算平台，对用户数据和内容数据进行分析和挖掘，作为广告推荐的基础。二、问题及解决方案在hadoop平台上进行开发时，主要遇到了以下一些问题： 2.1 数据量庞大问题：无论在进行针对用户的协同过滤运算，还是在计算用户可能错过的微博中，无一例外的都遇到了数据量太大无法进行运算的情况。因此，精简

CSDN技术头条

2018-02-09

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探寻微博背后的大数据原理：微博推荐算法简述

大数据推荐系统

在介绍微博推荐算法之前，我们先聊一聊推荐系统和推荐算法。有这样一些问题：推荐系统适用哪些场景？用来解决什么问题、具有怎样的价值？效果如何衡量？推荐系统诞生很早，但真正被大家所重视，缘起于以”facebook”为代表的社会化网络的兴起和以“淘宝“为代表的电商的繁荣，”选择“的时代已经来临，信息和物品的极大丰富，让用户如浩瀚宇宙中的小点，无所适从。推荐系统迎来爆发的机会，变得离用户更近：快速更新的信息，使用户需要借助群体的智慧，了解当前热点。信息极度膨胀，带来了高昂的个性化信息获取成本，过滤获取有用信息的

CSDN技术头条

2018-02-07

1.2K0

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