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深度学习与推荐系统

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再看经典召回算法

智能推荐平台推荐系统机器学习

在学习和应用推荐算法的过程中，发现越来越多的文章在描述深度学习应用在推荐系统上的方法，不可否认深度学习的发展给推荐系统带来了巨大的进步，但是传统的经典算法仍然是非常值得学习的，毕竟可以作为一个比较高的baseline，同时也是快速上手和搭建推荐系统的好方法，因此这篇文章就主要总结和梳理一下传统的经典召回算法。

2020-10-18

1.4K0

“万物皆可embedding”

推荐系统深度学习

不知道大家有没有这种感受，在学习推荐系统算法模型时，少不了embedding的应用，有的推荐算法模型甚至可以说就是在做embedding的过程，可见embedding在推荐系统中的重要性。

2020-03-01

9860

教你快速搭建自己的个人专属微信公众号机器人

微信机器人对话机器人 python http

前些天闲来无事想弄个微信公众号机器人，因为可以用机器人做好多事情，比如可以让它变成一个智能聊天机器人，也可以让它爬取并推送arxiv上自己想要的论文，还可以让它绘制并推送有关肺炎疫情的曲线图等等，所有的这些只需要实现对应指令的接口即可，也就是给公众号发送指定的指令，就会给你推送该指令对应的任务回复。

2020-02-20

2.1K0

序列特征的处理方法之二：基于卷积神经网络方法

机器学习神经网络深度学习人工智能卷积神经网络

上一篇文章介绍了基本的基于注意力机制方法对序列特征的处理，这篇主要介绍一下基本的基于卷积神经网络方法对序列特征的处理，也就是TextCNN方法。序列特征的介绍，背景以及应用可以参考上一篇的详细介绍，这里简单回顾一下定义，用户在使用APP或网站的时候，用户会产生一些针对物品的行为，比如点击感兴趣的物品，收藏或购买物品等，而这些行为往往代表着用户对这些物品是感兴趣的，而将这些交互过的物品放在时间轴来看，就形成了用户感兴趣的物品序列，我们要处理的数据对象类似如图 1 所示具有时序关系的序列特征，这里拿用户感兴趣的物品序列为例作为处理对象。

2020-01-28

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推荐系统技术演进趋势：从召回到排序再到重排

知识图谱推荐系统深度学习机器学习

地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/100019681

2020-01-16

2.3K0

序列特征的处理方法之一：基于注意力机制方法

推荐系统机器学习深度学习

之前两篇讲过稠密特征和多值类别特征加入CTR预估模型的常用处理方法，这篇介绍一下针对序列特征采用的最基本的注意力机制方法。

2020-01-16

9910

多值类别特征加入CTR预估模型的方法

推荐系统机器学习深度学习人工智能

我们都知道一般单值类别特征加入到CTR预估模型的方法是先对单值类别特征进行one-hot，然后和embedding 矩阵相乘转换成多维稠密特征，如下图 1 所示：

2020-01-06

1.6K0

稠密特征加入CTR预估模型的方法

推荐系统深度学习机器学习人工智能

稠密特征一般是相对稀疏特征来说的，我们知道类别特征经过独热编码之后比较稀疏，比如类别 [‘小猫’，‘小狗’，‘小熊’，‘小猴’] 被独热编码后的数据结构为[[1,0,0,0],[0,1,0,0],[0,0,1,0],[0,0,0,1]]，可以看到这种数据很稀疏，但是像桌子的长度这种稠密特征数据一般就是 [3.4,2.6,8.9,6.7] 这种。一般针对类别特征都是通过词嵌入的方法把稀疏特征转化为稠密特征然后再输入到神经网络中，不然直接输入会导致维度爆炸等问题，那么怎样把稠密数据加入到CTR预估网络模型中呢？

2020-01-06

1.2K0

CTR预估模型有怎样的发展规律

深度学习推荐系统机器学习人工智能

在深度学习还没有引入到点击率（Click-Through Rate，CTR）预估之前，CTR预估的模型大概经历了三个阶段：逻辑回归（Logistic Regression，LR），因子分解机（Factorization Machine，FM）、梯度提升树（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）。

2020-01-06

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