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推荐系统遇上深度学习(十六)--详解推荐系统中的常用评测指标
深度学习
推荐系统
测试
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最近阅读论文的过程中,发现推荐系统中的评价指标真的是五花八门,今天我们就来系统的总结一下,这些指标有的适用于二分类问题,有的适用于对推荐列表topk的评价。
用户1332428
2023-03-28
1K
0
推荐系统遇上深度学习(十五)--强化学习在京东推荐中的探索
深度学习
强化学习
推荐系统
模型
数据
强化学习在各个公司的推荐系统中已经有过探索,包括阿里、京东等。之前在美团做过的一个引导语推荐项目,背后也是基于强化学习算法。本文,我们先来看一下强化学习是如何在京东推荐中进行探索的。
用户1332428
2023-03-28
1.1K
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推荐系统遇上深度学习(十四)--强化学习与推荐系统的强强联合!
深度学习
强化学习
推荐系统
模型
网络
之前学习了强化学习的一些内容以及推荐系统的一些内容,二者能否联系起来呢!今天阅读了一篇论文,题目叫《DRN: A Deep Reinforcement Learning Framework for News Recommendation》。该论文便是深度强化学习和推荐系统的一个结合,也算是提供了一个利用强化学习来做推荐的完整的思路和方法吧。本文便是对文章中的内容的一个简单的介绍,希望对大家有所启发。
用户1332428
2023-03-28
547
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推荐系统遇上深度学习(十三)--linUCB方法浅析及实现
arm
深度学习
推荐系统
模型
算法
上一篇中介绍了Bandit算法,并介绍了几种简单的实现,如 Epsilon-Greedy算法,Thompson sampling算法和UCB算法。
用户1332428
2023-03-28
1.1K
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推荐系统遇上深度学习(十二)--推荐系统中的EE问题及基本Bandit算法
深度学习
推荐系统
开发
算法
原理
Exploration and Exploitation(EE问题,探索与开发)是计算广告和推荐系统里常见的一个问题,为什么会有EE问题?简单来说,是为了平衡推荐系统的准确性和多样性。
用户1332428
2023-03-28
1.3K
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推荐系统遇上深度学习(四)--多值离散特征的embedding解决方案
深度学习
推荐系统
数据处理
解决方案
数据
在本系列第三篇文章中,在处理DeepFM数据时,由于每一个离散特征只有一个取值,因此我们在处理的过程中,将原始数据处理成了两个文件,一个记录特征的索引,一个记录了特征的值,而每一列,则代表一个离散特征。
用户1332428
2023-03-28
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推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践
推荐系统
函数
模型
实践
数据
在CTR预估中,经常会遇到one-hot类型的变量,one-hot类型变量会导致严重的数据特征稀疏的情况,为了解决这一问题,在上一讲中,我们介绍了FM算法。这一讲我们介绍一种在FM基础上发展出来的算法-FFM(Field-aware Factorization Machine)。
用户1332428
2023-03-28
332
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热传导/物质扩散算法应用于推荐
推荐系统
排序
算法
推荐算法
系统
没有大量的数据,没有大量的人力就不能做好推荐么?当然不是,热传导/物质扩散推荐算法就是作为冷启动及小规模团队非常实用的推荐召回部分的算法。
用户1332428
2023-03-28
194
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推荐系统遇上深度学习(三十九)-推荐系统中召回策略演进!
编程算法
推荐系统
深度学习
推荐系统中的核心是从海量的商品库挑选合适商品最终展示给用户。由于商品库数量巨大,因此常见的推荐系统一般分为两个阶段,即召回阶段和排序阶段。召回阶段主要是从全量的商品库中得到用户可能感兴趣的一小部分候选集,排序阶段则是将召回阶段得到的候选集进行精准排序,推荐给用户。
用户1332428
2019-05-08
1.4K
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基于Text-CNN模型的中文文本分类实战
NLP 服务
推荐系统
转眼学生生涯就结束了,在家待就业期间正好有一段空闲期,可以对曾经感兴趣的一些知识点进行总结。
用户1332428
2018-07-30
2.5K
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推荐系统 | 威尔逊区间法
推荐系统
我推荐一种之前在惠普做过一种排序方法:威尔逊区间法 我们先做如下设定: (1)每个用户的打分都是独立事件。 (2)用户只有两个选择,要么投喜欢'1',要么投不喜欢'0'。 (3)如果总人数为n,其中喜欢的为k,那么喜欢的比例p就等于k/n。 这是一种统计分布,叫做"二项分布"(binomial distribution) 理论上讲,p越大应该越好,但是n的不同,导致p的可信性有差异。100个人投票,50个人投喜欢;10个人投票,6个人喜欢,我们不能说后者比前者要好。 所以这边同时要考虑(p,n) 刚才说满足
用户1332428
2018-03-08
3.1K
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奇异值分解(SVD)
推荐系统
最近两天都在看奇异值分解及其在推荐系统和图像压缩方面的应用,这部分知识比较散也比较难理解,看代码不是很好懂,所以通过编学边整理的方式帮助大脑理解这部分知识。 SVD思维导图 奇异值分解是什么 奇异值
用户1332428
2018-03-08
1.6K
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让你又爱又恨的推荐系统--程序猿篇
推荐系统
又爱又恨的推荐系统 作为一名程序猿,一直对推荐系统比较感兴趣,最近看到一个用户的吐槽: 又爱又恨 推荐系统的应用场景,我相信在日常生活中大家基本都会接触到。例如,作为一个篮球爱好者,在淘宝上搜索的“k
用户1332428
2018-03-07
836
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