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如何搭建增量推荐系统?
推荐系统
python
编程算法
机器学习
尽管我会尽量减少数学术语的使用,但本文希望读者熟悉一些概念,如矩阵分解、嵌入空间以及基本的机器学习术语。这篇文章并不是推荐系统的介绍,而是对它们的增量变体的介绍。在任何情况下,本文的主要受众是机器学习和推荐系统领域的初学者。
AI研习社
2020-02-25
1.5K
0
拥有 10 亿月活跃用户的 Instagram 是怎么设计内容推荐系统的?
推荐系统
编程算法
神经网络
机器学习
深度学习
近日,拥有 10 亿月活用户的 Instagram 分享了其内容推荐系统的关键内容,包括:Explore 基础构建模块的开发、元语言 IGQL工具、Explore 系统框架等。
AI研习社
2019-12-03
1.1K
0
CIKM 2019 挑战杯「用户兴趣高效检索」冠军方案:两段式高效推荐中关键技术解析
数据挖掘
推荐系统
编程算法
近日,由阿里巴巴承办的 CIKM 2019 AnalytiCup 在北京圆满落幕,来自青岛大学和春秋航空的成员组成的团队 QDU 摘得了“用户兴趣高效检索”赛道的桂冠。
AI研习社
2019-11-14
1.1K
0
开发 | Facebook 开源深度学习推荐模型 DLRM,可直接用 PyTorch 和 Caffe2 实现!
深度学习
开源
https
pytorch
推荐系统
AI 科技评论按,随着深度学习的出现,基于神经网络的个性化和推荐模型已经成为包括 Facebook 等公司构建推荐系统的重要工具。然而,这些模型与其他深度学习模型有很大的不同,因为它们必须能够处理用于描述高级属性的分类数据。对于一个神经网络来说,有效地处理这类稀疏的数据是很有挑战性的,而且由于公开的代表性模型和数据集细节的缺乏,减缓了其研究进展。
AI研习社
2019-07-12
739
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大讲堂 | 深度强化学习在电商推荐中的应用
强化学习
电商
推荐系统
http
电子商务中的推荐系统可以通过推荐最符合用户需求和偏好的商品来帮助用户完成信息搜索任务。大多数现有系统将推荐视为静态过程,并遵循固定的贪心策略生成推荐,以最大限度地提高系统的短期收益;然而,他们无法模拟用户偏好的动态性,并忽视了系统的长期收益。深度强化学习(DRL)能够通过捕获用户的实时反馈来自动地学习最佳推荐策略并最大化系统的长期累积收益。因此,深度强化学习为电商推荐带来了巨大的商机。本次公开课将讨论深度强化学习在电商推荐中应用的最新研究工作。
AI研习社
2018-12-07
622
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今日头条成功的核心技术秘诀是什么?
深度学习
linux
编程算法
推荐系统
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
AI研习社
2018-03-19
2.4K
0
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