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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
1.3K
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
1.1K
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
949
0
强化学习推荐系统的模型结构与特点总结
推荐系统
强化学习
编程算法
提到强化学习，似乎总给人一种难以训练且难以落地的感觉。但是听大佬说，企业里强化学习推荐系统(RLRS)落地的例子其实已经有不少，不过一般都没有公开细节。现有公开且知名的RLRS技术分享有：
石晓文
2021-03-24
1K
0
推荐系统遇上深度学习(一零六)-神经网络与逻辑推理相结合的NLR框架
正则表达式
推荐系统
今天跟大家分享一篇比较有意思的文章，将逻辑推理的思路应用在推荐系统中，一起来看下吧。
石晓文
2021-01-22
757
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推荐系统遇上深度学习(一零五)-[腾讯]提升推荐多样性的推荐框架FAT
推荐系统
作为2021年的第一篇原创，首先祝大家在新的一年里身体健康，万事顺意。今天给大家介绍的是腾讯发表的一篇论文《Future-Aware Diverse Trends Framework for Recommendation》。推荐系统中的用户体验非常重要，而推荐多样性是其中比较关键的一环。论文提出了一种提升多样性的推荐系统框架FAT（future-aware diverse trends (FAT) framework），其核心思路是根据与用户最近行为相似用户的行为来建模用户未来可能的多样化兴趣演化趋势，接下来一起学习一下。
石晓文
2021-01-08
1.3K
0
CTR和推荐算法有什么本质区别？
推荐系统
编程算法
CTR预估起源于计算广告，因为关系到真金白银的定价问题，因此要求预估出来的CTR必须“绝对准确”。这是因为，假如给一个用户准备了A/B/C三个广告，那么无论预测CTR是0.9、0.8、0.6，还是0.5、0.4、0.3都不影响三个广告的展现顺序，但是向客户的收费却有天壤之别。
石晓文
2020-12-22
2.1K
0
推荐系统遇上深度学习(一零三)-[京东&百度]用于电商推荐系统多目标排序的DMT模型
电商
推荐系统
今天继续来介绍CIKM20上有关推荐系统的论文。本文介绍的是京东和百度的研究人员发表的有关在大规模电商推荐系统的多目标排序上的工作。论文将兴趣建模、多任务学习、偏置学习等几部分进行融合，提出了DMT模型（Deep Multifaceted Transformers），一起来看一下。
石晓文
2020-11-24
1.6K
0
推荐系统遇上深度学习(九十八)-[微信]推荐系统中更好地学习用户-标签偏好
推荐系统
大数据
深度学习
本文介绍CIKM20上微信发表的一篇文章《Learning to Build User-tag Profile in Recommendation System》，主要介绍了微信看一看（"Top Stories"）中，如何进行用户对标签的兴趣建模，进而提升召回和推荐的效果。
石晓文
2020-11-06
1.6K
0
推荐系统架构治理
推荐系统
智能推荐平台
编程算法
微服务
导读：在数字化革命和AI赋能的大背景下，推荐场景逻辑越来越复杂，推荐细分场景越来越丰富，对业务迭代和效果优化的效率有了更高的要求。推荐系统业务和技术在传统架构支撑下自然堆砌，变得越来越臃肿，开发维护困难，推荐系统在应用架构上正面临新的挑战。本文就第四范式在智能推荐系统架构方面的探索实践，聊一聊在应用架构治理方面提升推荐服务开发维护效率，增强系统灵活性和扩展性的新探索。重点探讨在开发推荐系统乃至智能系统领域时遇到的问题，解决方法及未来的发展趋势。
石晓文
2020-09-15
963
0
KDD2020最佳论文: 关于个性化排序任务评价指标的大讨论
编程算法
推荐系统
腾讯云测试服务
前段时间还跟实验室同学专门讨论了下关于个性化排序中的评价指标问题，即我们在实验的过程中究竟使用哪一种实验设置才能较好的反映模型的泛化能力，比如采用全量测试数据进行排序，但该方法需要的测试时间较长；比如使用采样的测试样本进行排序评估，该方法虽然评估时间大大缩短但不能完全反映模型性能。如今Rendle大佬通过实验的方式告诉了我们答案，并且凭借该主题获得了KDD2020的最佳论文，祝贺！
石晓文
2020-09-07
1.1K
0
ML&DEV[16] | 算法工程师内功修炼
编程算法
数据分析
sql
推荐系统
所谓算法，所谓人工智能，很多媒体，或者是一些教程，甚至是现在的主流论文，很容易地会把大家的思路带入到各种深度学习（没错，机器学习都已经out那种）等之类所谓比较高端的东西去了，于是大家会花很多时间在模型上，无论是学习本身，还是在日常工程中，在一些实践中，我逐步想明白，模型固然重要，但只学模型，翻翻论文，读读博客，只能让缓解我们对知识的焦虑，能让自己觉得“我的水平提升了”，但是是否真的提升了，这个事情要好好想想。
石晓文
2020-07-03
530
0
论文｜组推荐系统及其应用研究
推荐系统
编程算法
这篇文章主要是说明一下群组推荐系统，众所周知，推荐系统已经应用十分广泛，群组推荐的应用不仅老用户上发挥了极大的作用，在新用户的冷启动上也发挥了很大的作用。
石晓文
2020-04-18
1.1K
0
RS Meet DL(79)-序列推荐中使用长尾商品提升推荐多样性
推荐系统
最近对推荐中的长尾问题／多样性问题比较感兴趣，最近看了一篇IJCAI-19上录用的的一篇《Sequential and Diverse Recommendation with Long Tail》的文章，介绍了如何在序列推荐中来提升推荐系统的多样性，一起来了解一下。
石晓文
2020-03-17
811
0
推荐系统研究中常用的评价指标
编程算法
推荐系统
“ 本文主要介绍了推荐系统中常用的评价指标，包括评分预测指标，集合推荐指标，排名推荐指标以及多样性和稳定性等。”
石晓文
2020-03-09
3.1K
0
汽车之家推荐系统排序算法迭代之路
特征工程
大数据
推荐系统
导读：汽车之家的推荐系统紧随前沿技术，在支持内部多个推荐场景的同时，对外也有了一定的输出。未来我们期望汽车之家的推荐系统不只是前沿技术的应用者，更是推动者和创新者。本次分享的主题为汽车之家推荐系统排序算法迭代之路，主要包括：
石晓文
2020-03-05
1.3K
0
推荐系统与精细化运营
推荐系统
编程算法
大数据
数据分析
随着大数据与人工智能(AI)技术的发展与成熟，国家政策层面对大数据与人工智能技术、创新、创业层面的支持，企业越来越意识到数据和AI技术的价值，并逐步认可数据是企业的核心资产。怎么利用大数据和AI技术从这些价值密度低、源源不断地产生的海量数据中挖掘商业价值，提升公司的决策力和竞争力，是每个提供产品/服务的公司(特别是toC互联网公司)必须思考和探索的问题。
石晓文
2020-03-05
1.4K
0
基于朴素ML思想的协同过滤推荐算法
推荐系统
编程算法
机器学习
神经网络
深度学习
作者在《协同过滤推荐算法》、《矩阵分解推荐算法》这两篇文章中介绍了几种经典的协同过滤推荐算法。我们在本篇文章中会继续介绍三种思路非常简单朴素的协同过滤算法，这几个算法的原理简单，容易理解，也易于工程实现，非常适合我们快速搭建推荐算法原型，并快速上线到真实业务场景中，作为其他更复杂算法的baseline。
石晓文
2020-02-26
657
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推荐系统提供web服务的2种方式
深度学习
推荐系统
编程算法
云计算
网站
推荐系统是一种信息过滤技术，通过从用户行为中挖掘用户兴趣偏好，为用户提供个性化的信息，减少用户的找寻时间，降低用户的决策成本，让用户更加被动地消费信息。推荐系统是随着互联网技术的发展及应用深入而出现的，并在当前得到广泛的关注，它是一种软件解决方案，是toC互联网产品上的一个模块。用户通过与推荐模块交互，推荐系统通过提供的web服务，将与用户兴趣匹配的标的物筛选出来，组装成合适的数据结构，最终展示给用户。推荐系统web服务是前端和后端沟通的桥梁，是推荐结果传输的最后通道，信息传输是否通畅，传输是否足够快速，对用户体验是有极大影响的。本文我们就来讲解推荐系统提供web服务的两种主要方式，这两种方式是企业级推荐系统最常采用的两种形式。
石晓文
2020-02-24
961
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亚马逊畅销书的NLP分析——推荐系统、评论分类和主题建模
推荐系统
神经网络
深度学习
人工智能
特征工程
与所有其他零售公司一样，亚马逊努力解决客户评论中存在的欺诈和质量差的问题，并开发系统来识别公正和可靠的信息，以获得更好的客户体验。该分析试图将自然语言处理、情感分析和主题建模领域的现有工作应用到从 Amazon 检索的数据中。
石晓文
2020-01-16
1.7K
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