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AI科技时讯

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Item2vec: Neural Item Embedding for Collaborative Filtering

linux 编程算法推荐系统

推荐系统中，传统的CF算法都是利用 item2item 关系计算商品间相似性。i2i数据在业界的推荐系统中起着非常重要的作用。传统的i2i的主要计算方法分两类，memory-based和model-based。

2020-09-29

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PNN：Product-based Neural Networks for User Response Prediction

神经网络推荐系统 jquery

现在推荐系统，网络搜索和在线广告的数据大多是分类的，并包含多个字段，有一个典型的方法将他们转化成高维稀疏二进制特征表示就是通过one-hot编码。对于这些高维稀疏的特征，传统模型可能会限制它们从数据中挖掘浅层模式的能力，即低阶组合特征，另一方面，像深度神经网络这样的深度模型由于巨大的特征空间而不能直接应用于高维输入。所以本文提出了PNN这个模型，其中的embedding层学习种类特征的分布式表示，product层捕获种类特征之间的交互特征（学习filed之间的交互特征），全连接层捕获高阶交互特征。

2020-09-29

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Wide&Deep： Wide & Deep Learning for Recommender System》

深度学习推荐系统

本文介绍 Google 发表在 DLRS 2016 上的文章《Wide & Deep Learning for Recommender System》。Wide & Deep 模型的核心思想是结合线性模型的记忆能力和 DNN 模型的泛化能力，从而提升整体模型性能。Wide & Deep 已成功应用到了 Google Play 的app推荐业务，并于TensorFlow中封装。该结构被提出后即引起热捧，在业界影响力非常大，很多公司纷纷仿照该结构并成功应用于自身的推荐等相关业务。

2020-09-29

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WWW2020 | 基于GNN和哈希学习的高效推荐系统

编程算法数据结构神经网络推荐系统

最近看了篇利用哈希技术来提高基于图神经网络的推荐系统检索速度的文章。该文的亮点本人认为主要有以下两点：（1）模型同时学习用户/物品的实值表示和离散表示，用于协调模型的效率和性能，（2）该文提出了一个端到端的训练框架，解决了哈希模型在反向传播中遇到的优化困境：即模型中包含非光滑函数sign(.)。因此把这篇文章推荐给大家。

2020-09-10

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推荐系列（七）：召回器，排序器，重排及总结

编程算法推荐系统

一旦获得了查询嵌入q ，只需要在嵌入空间搜索距离接近的项目——这是最近邻问题（nearest neighbor problem）。例如，可以根据相似度得分返回前k个项目。

2019-08-21

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推荐系列（四）：矩阵分解|Matrix Factorization

编程算法推荐系统

在上节讲过，用户和item之间的关系可以用一个关系矩阵表示，而矩阵分解式一个简单的嵌入模型。假设一个用户反馈矩阵：

2019-08-15

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推荐系列（一）：什么是推荐？

YouTube如何知道你可能希望接下来要观看的视频？Google Play商店如何为你挑选应用？这些恰到好处的推荐是魔法吗？答案当然是不，上述情况下，基于机器学习（ML）的推荐模型都可以确定视频和应用与你喜欢的其他内容的相似程度，然后提供推荐。推荐通常会有两种形式：

2019-08-15

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