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机器学习与推荐算法

汇集经典的推荐技术，公众号：机器学习与推荐算法

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TransRec: 基于混合模态反馈的可迁移推荐系统

编程算法迁移学习迁移大数据图像处理

自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）领域已经成功开启了预训练与大模型新时代，涌现出了以BERT，GPT-3, ViT等为代表的划时代成果，实现了one4all范式，也就是一个通用大模型服务于几乎所有下游任务。而推荐系统在该方向发展缓慢，期间虽然产生了一些预训练模型（如文献[1,2,3]），但始终都不是NLP与CV的味道，模型的可迁移性范围有限，通常只适用于一个公司内部业务场景，无法实现广义上的可迁移性和通用性。

2022-10-31

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个性化广告合规发展研究报告

安全隐私计算数据安全大数据

2022年6月20日，《财经》商业治理研究院与中国社科院大学互联网法治研究中心联合发布了《个性化广告合规发展研究报告--从个人信息保护角度出发》（以下称《报告》）。《报告》介绍了当前互联网广告行业的发展现状及趋势，个性化广告发展历史及原理，面临的困境与解决思路，以及当前隐私计算技术的发展方向。

2022-10-31

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基于图嵌入技术的推荐系统长文综述

推荐系统大数据短视频

近几年，基于图嵌入技术的推荐系统已成为一个热门的研究焦点，并将随着图嵌入技术的不断发展而持续。近日发布的《基于图嵌入技术的推荐系统》长文综述，系统地阐述了二部图、广义图和知识图谱上的图嵌入技术，以及将它们应用到对应推荐场景中的推荐模型。同时还在传统推荐（例如UBCF、IBCF这类直接作用在网络拓扑结构上进行分析的、非机器学习的推荐模型）和基于图嵌入的推荐之间通过实验进行了比较，提出了在两者间进行权衡的策略和在两者间进行融合的新观点。

2021-10-14

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智能推荐算法在直播场景中的应用

特征工程大数据云直播推荐系统深度学习

信息过载：信息过载是信息时代信息过于丰富的负面影响之一。指社会信息超过了个人或系统所能接受、处理或有效利用的范围，并导致故障的状况。人们接受了太多信息，却无法有效整合、组织及内化成自己需要的信息，以致影响到人们的工作、生活以及人际关系等。信息过载主要表现为：（1）受传者对信息反映的速度远远低于信息传播的速度；（2）大众媒介中的信息量大大高于受众所能消费、承受或需要的信息量；（3）大量无关的没用的冗余的数据信息严重干扰了受众对相关有用信息的准确性的选择。

2020-04-21

1.8K0

推荐系统实践系列 | 一、推荐系统流程设计

腾讯云开发者社区 hbase TDSQL MySQL 版 hive 大数据

推荐系统主要解决的是信息过载问题，目标是从海量物品筛选出不同用户各自喜欢的物品，从而为每个用户提供个性化的推荐。推荐系统往往架设在大规模的业务系统之上，不仅面临着用户的不断增长，物品的不断变化，而且有着全面的推荐评价指标和严格的性能要求（Netflix 的请求时间在 250 ms 以内，今日头条的请求时间在 200ms 以内），所以推荐系统很难一次性地快速计算出用户所喜好的物品，再者需要同时满足准确度、多样性等评价指标。

2020-04-20

1.9K0

社会化推荐浅谈

大数据神经网络卷积神经网络深度学习

不知道大家有没有这样的感觉，本人一直觉得社交网络这个东西是一个很有意思的玩意儿，起初觉得它有意思也可能是由于这个可爱的名词-Social Network，也可能是被五颜六色的社交网络示意图所吸引，总之并没有什么高大上的名词来解释我对于它的喜爱。也正是由于这种莫名的好感，基于社交网络的推荐系统也成了我后来硕士阶段研究的课题。随着后续学习与研究的深入，逐渐了解到了社交网络中包含的有意思的结论以及所蕴含的强大知识，也更加确定了自己对于这一领域的喜欢。

2019-12-25

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