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推荐系统遇上深度学习(一四一)-[快手]移动端实时短视频推荐
短视频
特征工程
推荐系统
系统架构
apache
今天给大家带来CIKM2022应用研究方向最佳论文-来自于快手团队的《Real-time Short Video Recommendation on Mobile Devices》,主要研究在移动端如何做到更好的短视频实时推荐,是一篇不错的落地经验分享的论文,一起来看一下。
石晓文
2022-12-30
1.7K
0
ICLR2023推荐系统投稿论文集锦
https
网络安全
面向对象编程
windows
ide
今年ICLR会议已经把审稿意见放出来了,特此整理了一下关于推荐系统相关的论文,总共筛选出24篇。值得说明的是,之前整理的顶会论文都是正式被接收的,比如NeurlPS2022推荐系统论文集锦与CIKM2022推荐系统论文集锦。这次由于ICLR是Open Review的,所以目前下文所列出的论文列表不是最终的接收列表,而是投稿列表。正因为如此,我们可以看到每篇论文的投稿过程,了解在投稿过程中所关注论文的审稿意见以及评分,并可以学习一下在投稿过程中如何与审稿人进行亲切友好的battle。下文整理了每篇文章的标题、目前获得的评分、论文链接以及论文摘要。大家可以通过链接获取论文的详细评审意见以及论文的原始文件。
石晓文
2022-12-30
826
0
推荐系统遇上深度学习(一四零)-[美团]基于“采样”的超长行为序列建模方法SDIM
编程算法
今天给大家带来的是美团在CIKM2022上中稿的论文,重点关注于CTR预估中的超长用户行为序列建模。与SIM、ETA这类基于“检索”的建模范式不同,论文提出了一种简单而且有效的基于“采样”的建模范式。基于采样多个hash function和SimHash,弥补了基于“检索”的建模范式中信息缺失以及效果和效率难以平衡的缺点,极大降低计算复杂度的同时实现了在超长行为序列下类似target-attention的建模效果,一起来看一下。
石晓文
2022-12-30
2K
0
推荐系统遇上深度学习(一三九)-[阿里]商品属性变化感知的分层注意力演化网络CAEN
大数据
今天给大家带来Recsys2022上阿里中稿的一篇文章。商品的属性如价格,评分等对于用户在电商场景下的行为决策起着较为重要的作用,但过往的推荐系统大都关注用户历史行为的建模,而对于商品属性的变化很少关注。因此,论文从商品属性动态演化的角度出发,通过建模商品不同属性下的属性画像和交互用户画像和当前商品属性以及目标用户的匹配度,来提升CTR等下游任务的效果,一起来看一下。
石晓文
2022-12-30
585
0
推荐系统遇上深度学习(一三三)-[京东]搜索广告点击率预估中的候选商品隐式感知建模
backbone
im
label
point
select
今天给大家分享京东的一篇CTR预估的论文,用于建模页面上下文(用户感知到的其他展示的item)对于目标item是否点击的影响。但是在精排阶段,往往采用point-wise预估的方式,准确的上下文信息是难以获取的,因此往往需要一个模拟的过程。接下来,我们一起看下本文提出的方法是怎么实现的吧。
石晓文
2022-05-25
754
0
推荐系统遇上深度学习(一三二)-[阿里]点击率预估中的自适应参数生成网络
存储
今天给大家分享一篇阿里发表的关于神经网络中网络参数自适应生成的文章,不仅可以做到不同的样本有不同的网络参数,同时通过拆分矩阵等操作大大提升了推理性能,一起来学习一下。
石晓文
2022-05-25
1.2K
0
推荐系统遇上深度学习(一三一)-[蚂蚁金服]信息流推荐中局部视野感知的重排序方法
信息流
今天来分享一篇蚂蚁金服在WSDM2022中稿的重排序的文章,建模用户在浏览过程中自上而下的全局item相互影响以及局部视野范围内item的相互影响,一起来学习一下。
石晓文
2022-04-06
839
0
推荐系统遇上深度学习(一三零)-[阿里]电商搜索CTR预估中页面级反馈建模
搜索引擎
编程算法
今天来介绍一篇阿里在WSDM2022上中稿的文章,与之前的用户兴趣建模的论文引入单点用户行为序列不同,本文引入了页面级的用户行为序列,充分建模用户反馈的上下文信息和页面兴趣演化过程。出发点较新颖,一起来研究一下。
石晓文
2022-04-06
1.2K
0
推荐系统遇上深度学习(一二九)-基于物品属性的用户关注列表序列推荐
embedding
layer
map
prediction
论文
今天给大家带来的是WSDM 2022上eBay中稿的一篇文章,题目为《Sequential Modeling with Multiple Attributes for Watchlist Recommendation in E-Commerce》。过往的序列推荐或者行为序列建模,更关注的是在物品层面的偏好情况,而本文将重点放在物品属性之间的相关性上,建模用户在具体属性上的偏好,提出了Trans2D来建模不同物品不同属性之间的相关性,一起来看一下。
石晓文
2022-04-06
1.4K
0
推荐系统遇上深度学习(一二八)-深度交叉注意力乘积网络DCAP
数据分析
本文是2022年的第一篇文章,给大家带来CIKM2021上中稿的一篇文章,提出了Deep Cross Attentional Product Network(以下简称DCAP),在显式建模高阶特征交互的基础上,引入自注意力机制来刻画不同交叉特征对于预测的重要性,一起来看一下。
石晓文
2022-01-05
706
0
推荐系统遇上深度学习(一二七)-[谷歌]用于点击率预估消偏的交叉位置注意力机制
推荐系统
深度学习
其他
今天给大家分享的是谷歌发表的一篇用于点击率预估中消除位置偏差的论文,除考虑位置本身的影响外,还考虑了相邻位置及展示的item的交叉影响,一起来看一下。
石晓文
2021-12-27
1.3K
0
2021年,还能入坑NLP吗?
NLP 服务
机器学习
pytorch
深度学习
神经网络
最近有粉丝私信我,NLP很难学,这条路能坚持走吗?有相同困惑的朋友可以一起探讨一下:
石晓文
2021-11-04
946
0
推荐系统遇上深度学习(一二四)-[美团]面向大规模推荐系统的双重增强双塔模型
alignment
embedding
layer
model
论文
各位小伙伴们中秋快乐吖!今天给大家带来一篇美团在DLP-KDD 2021上中稿的一篇论文,主要的出发点是解决双塔模型中两塔之间缺乏信息交互,以及在美团首页推荐中,面临多场景、多业务融合且不同业务类别分布不均衡的特定业务问题。一起来学习一下。
石晓文
2021-10-12
3.6K
0
推荐系统遇上深度学习(一二二)-[阿里]通过孪生掩码层来高效的学习特征表示向量
tcp/ip
深度学习
推荐系统
今天给大家介绍阿里在CIKM2021上发表的一篇关于Embedding的论文,本文的标题是从阿里妈妈技术复制过来的(共有6篇论文入选,可参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/401520358)。论文设计了孪生的自适应掩码层(AMTL)来计算每个特征保留的Embedding长度的大小,在提升精度的同时,还能有效节省Embedding的存储空间并很好的支持模型特征向量的热启动,一起来看一下。
石晓文
2021-09-17
1K
0
推荐系统遇上深度学习(一二一)-基于用户行为检索的点击率预估模型
embedding
search
selection
self
target
之前咱们介绍过阿里的SIM,通过一种两阶段的方式来使用用户所有行为序列来提升点击率预估的精度。而最近阿里的最新的进展中,尝试将两阶段的处理方式升级为端到端的处理方式,相关的论文会在后续进行介绍。而今天,我们主要介绍另一篇通过两阶段的方式对用户行为序列进行使用的论文UBR4CTR,一起来看一下。
石晓文
2021-08-25
1.2K
0
推荐系统遇上深度学习(一一九)-[百度]结合门控机制的多任务学习模型GemNN
embedding
matching
ranking
task
vr
今天分享的百度在SIGIR2021上中稿的一篇short paper,论文提出了结合门控机制的多任务学习模型(Gating-Enhanced Multi-Task Neural Networks,简称GemNN),一起来看一下。
石晓文
2021-07-29
981
0
为什么机器学习算法难以优化?一文详解算法优化内部机制
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
在机器学习中,损失的线性组合无处不在。虽然它们带有一些陷阱,但仍然被广泛用作标准方法。这些线性组合常常让算法难以调整。
石晓文
2021-05-24
1.1K
0
10大算法工程师炼丹Tricks
https
网络安全
机器学习
神经网络
人工智能
针对类别不平衡问题,用预测概率对不同类别的loss进行加权。Focal loss对CE loss增加了一个调制系数来降低容易样本的权重值,使得训练过程更加关注困难样本。
石晓文
2021-03-24
964
0
如何利用多任务学习提升模型性能?
document
dynamic
prediction
sharing
task
提升模型性能的方法有很多,除了提出过硬的方法外,通过把神经网络加深加宽(深度学习),增加数据集数目(预训练模型)和增加目标函数(多任务学习)都是能用来提升效果的手段。(别名Joint Learning,Learning to learn,learning with auxiliary task....等)
石晓文
2021-03-24
4.8K
0
时间间隔感知的自注意力序列化推荐方法
sas
文件存储
https
网络安全
序列化推荐系统通过探索用户的交互顺序,以此基于他们最近所做过的事情的上下文预测他们的下一个动作。之前有马尔可夫链以及循环神经网络RNN和Self Attention可以解决类似的问题。
石晓文
2021-03-24
2.2K
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