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用上GAN的推荐算法成精了，看完视频马上刷出相关文章丨KDD 2021
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萧箫 整理自 KDD 2021 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 这年头，推荐算法真是越来越智能了。 举个栗子，当你热衷于东京奥运会并且刷了不少剪辑视频，APP就会根据你的品味为你推荐文章、游戏或是同款周边。 没错，推荐算法早已不局限于一个场景，而是在视频、文章、小程序等各种场景中“打通任督二脉”，也就是多领域推荐算法。 但事实上，这类算法并不如想象中容易驾驭，关键在于如何抓住不同领域中，关于目标领域的有效特征。 为了让推荐算法更了解你，腾讯微信的看一看团队，针对多领域推荐任务提出了一个全新的模型，
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2023-03-10
195
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淘特一口气甩出3个国家专利，这下省钱逛逛逛都能纵享丝滑了
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展示栏里是和主浏览商品差不多的宝贝。有的是同店热销、有的是全网相似好物、还有根据用户个人喜好给出的推荐商品。
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2022-12-09
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字节跳动开源 CowClip ：推荐模型单卡训练最高加速72倍
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不够快！还不够快？ 在 NLP 和 CV 任务上，为了加速神经网络的训练，借助 32K 的批量大小（batch size）和 8 块 GPU，只需 14 分钟就完成 ImageNet 的训练，76 分钟完成 Bert 的训练。研究人员对训练速度的渴望从来没有停止过。 那，只用 1 块 GPU 够不够？在推荐系统上，不仅可以，还能将批量大小继续提升！ 最近，字节跳动AML（应用机器学习团队）和新加坡国立大学的研究人员提出了一个新的优化方法 CowClip，在公开点击率预测数据集 Criteo 上最高支持 12
量子位
2022-04-27
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字节跳动推荐平台技术公开，项亮：底层架构有时比上层算法更重要
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12月2日，火山引擎全系列云产品亮相，共推出了78项云产品服务，涵盖云基础、视频及内容分发、数据中台、开发中台、人工智能等五大类。
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2021-12-09
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这份GitHub 2.3k星的ML论文清单拿好，工作用得上
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在工作中动手实施自己的ML项目之前，了解领域里的前沿进展，吸收前人的经验，是很有必要的。
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2020-09-14
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中国AI创业公司霸榜NeurIPS-AutoDL竞赛，冠军代码已开源
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人工智能顶会NeurIPS举办的AutoDL 2019-2020系列竞赛落幕，来自中国的AI创业公司，斩获冠亚军。
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2020-04-21
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快手刘霁：AI基础能力决定每个公司AI的迭代和落地效率丨MEET2020
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面对海量的内容和内容生产者、消费者，快手无论是从对内容理解把控、消费分发还是各类商业化延伸应用，都将AI运用到了业务之中。
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2019-12-23
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开源 | 基于会话的最优推荐模型：SR-GNN的PaddlePaddle实现
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相较于之前通过循环神经网络（RNN）来对会话进行序列化建模导致的不能够得到用户的精确表征以及忽略了items中复杂的转换特性，SR-GNN通过将序列化的问题转换为图的问题，对所有的会话序列通过有向图进行建模，然后通过图神经网络（GNN）来学习每个item的隐向量表示，进而通过一个注意力网络（Attention Network）架构模型来捕捉用户的短期兴趣，以达到捕获长期与短期兴趣共存的向量表示。
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2019-05-15
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18岁华裔准博士生，“杀死了”量子计算大进展
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不好意思，这件事的最佳证据：量子推荐系统，已被华盛顿大学准博士生Ewin Tang“杀死”。
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2018-08-08
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推荐系统中的冷启动和探索利用问题探讨
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作者：文辉 | 达观数据 量子位 已获授权编辑发布 1.前言 互联网技术和大数据技术的迅猛发展正在时刻改变我们的生活，视频网站、资讯app、电商网站对于推荐系统而言，每天都有大量的活跃用户在不断的产生海量的用户行为，同时，每天又都产生大量的新增PGC或者UGC内容（如小说、资讯文章、短视频等）。 从推荐系统的角度来看，系统每时每刻都面临大量的新旧用户、新旧物品和大量的用户行为数据，对于用户，我们需要对要用户进行建模，去刻画用户的肖像和兴趣。 然而我们常常面对的情况是用户的行为是稀疏的，而且可能存在比例不一的
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2018-03-28
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比男友更了解你的穿搭喜好，这个模型可以陪你挑衣服 | 论文
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安妮 编译自 arXiv 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 购物网站总想通过推荐系统让你多买几件衣服。 但穿搭可是个不太好把控的东西，复杂的服装风格不仅让人挑得眼花缭乱，推荐系统也无法准确推荐出你想买的。最近一项研究表示，有个模型能准确判断衣服的风格，推荐最有可能被购买的服装。 这项成果来自首尔国立大学计算机科学与工程学系的Hanbit Lee、Jinseok Seol和Sang-goo Lee三人。本周一，他们在arXiv上发表了题为《Style2Vec: Representation Learni
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2018-03-28
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分享实录 | 第四范式程晓澄：机器学习在推荐系统中的应用
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主讲人：程晓澄 | 第四范式资深算法科学家 屈鑫 整理编辑 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 9月20日晚，量子位邀请到第四范式资深算法科学家程晓澄，他以“机器学习在推荐系统中的应用”为题，与大家分享了如何用机器学习来优化推荐系统相关技术问题。 程晓澄是第四范式资深算法科学家、推荐系统服务算法负责人。目前负责逻辑思维得到 APP、海外移动新闻聚合 APP News In Palm 等多个推荐系统的搭建，以及推荐服务功能与架构的设计，用以支撑客户在各类场景和业务的需求。曾任职豆瓣算法部门，参与了豆瓣
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干货分享 | 详解特征工程与推荐系统及其实践（附PPT）
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云脑科技机器学习训练营11月13日正式开始啦！量子位作为合作媒体独家为大家分享课程干货内容。 本期内容简介 主题：亿级用户电商平台推荐系统挑战 主讲人：张本宇（云脑科技创始人&CEO） 从事人工智能十
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2018-03-23
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深度学习在推荐系统上的应用
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作者：陈仲铭 量子位 已获授权编辑发布 转载请联系原作者 深度学习最近大红大紫，深度学习的爆发使得人工智能进一步发展，阿里、腾讯、百度先后建立了自己的AI Labs，就连传统的厂商OPPO、VIVO都在今年开始筹备建立自己的人工智能研究所。 确实深度学习很火，近期深度学习的战火烧到推荐系统，其强大的表征能力和低准入门槛，已经成为各大高校和中国人改网络发paper的红利时代。可是我还没能发上那么几篇，之前面试大厂的AI labs被总监虐，感觉工作之后被压榨太多，快干了。 一. 推荐系统为什么引入深度学习？ 为
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2018-03-21
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