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位图在推荐系统中的妙用

这个还是两年多之前做的需求, 最后选择了位图作为推荐系统的核心数据结构, 过程很有意思, 简单总结一下. 1.业务背景 当初广告对外投放因为整体进线索量不足, 导致很多销售老师很多时间无客户可联系, 但是公海池的线索量多达几百万...既然要求顺序, 核心就是遍历推荐, 随着领取越来越多, 越往后性能下降越明显, 遍历的客户线索条数增加, 如果使用数据库作为扫描对象压力过大...., 在大数据量场景下是非常局限的....image.png 其中有 1 的空格表示被临时占领或永久占用, 即使自己的bitmap为0, 只要扫描全局资源为1, 当前销售不能获取 image.png 3.系统优化点 3.1 设置系统最大扫描次数...1, 避免在请求中扫描过多失效线索 image.png 3.

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AutoML 在推荐系统中的应用

今天，推荐系统的模型和应用已经相当成熟，然而部署一套全新的推荐系统，甚至仅在已有系统上添加数据维度和模型优化依然是非常耗时耗力的事情。...我们同样可以把 AutoML 技术应用到推荐系统的建模中，这次分享主要介绍用哪些方法来打造一个 AutoML 系统，并用于提升推荐系统的搭建效率。...1.2 自动特征处理 有人说，世界上的数据科学家，平均花 80% 的时间做特征，20% 的时间建模型，我们在工作中也意识到特征工程无比的重要性。 因此在自动机器学习系统中，特征也同样是极其重要的环节。...1.2.1 多粒度离散化 推荐系统常用的 LR 模型，在处理高维离散特征上非常强大，然而其简单的线性模型本质使它对非线性的连续特征解释效果较差，并且在连续值特征尺度变化较大时效果不稳定。...根据我们目前在推荐业务中的尝试，上述方法中：自动特征离散化会给模型带来最明显的泛化能力提升和 AUC 明显升高、自动特征组合可以最有效地提高模型对物料和人群的精准刻画能力和精准个性化推荐效果、采样优化和模型超参数优化功能对机器资源和训练时间的优化效果最为明显

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SVD在推荐系统中的应用

如果我们能够从数据中抽取某些有意义的感念，则我们能用更少的比特位来表述这个数据。 从信息论的角度则是数据之间存在相关性，则有可压缩性。...     0     0     5     3      5     4     4     5      5     4     5     5 （代表上图的评分矩阵） 使用matlab调用...接下来我们开始分析该矩阵中数据的相关性。 我们将u的第一列当成x值，第二列当成y值。即u的每一行用一个二维向量表示，同理v的每一行也用一个二维向量表示。 如下图： ?...即推荐给Bob的item依次为 season5 和 season3。 最后还有一些关于整个推荐思路的可改进的地方： 1....推荐策略：首先是相似用户可以多个，每个由相似度作为权重来共同影响推荐的item的评分。

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深度学习在推荐系统中的应用

希望本文可以为读者提供一个了解深度学习在推荐系统中的应用的较全面的视角，成为你的一份学习深度学习推荐系统的参考指南。...本节我们来简单讲解一下可以从哪些角度将深度学习技术应用于推荐系统中。根据推荐系统的分类及深度学习模型的归类，我们大致可以从如下三个角度来思考怎么在推荐系统中整合深度学习技术。...三 几种用于推荐系统的嵌入方法的算法原理介绍 深度学习在推荐系统中的应用最早可以追溯到2007年Hinton跟他的学生们发表的一篇将受限玻尔兹曼机应用于推荐系统的文章(参考文献6)，随着深度学习在计算机视觉...缺点与挑战 深度学习应用于推荐系统，除了上面的优势外，还存在一些问题，这些问题限制了深度学习在推荐系统中的大规模应用。...侧做推断时，通过调用Servering的接口来为每个用户做推荐。

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深度学习在推荐系统中的应用

希望本文可以为读者提供一个了解深度学习在推荐系统中的应用的较全面的视角，成为你的一份学习深度学习推荐系统的参考指南。...本节我们来简单讲解一下可以从哪些角度将深度学习技术应用于推荐系统中。根据推荐系统的分类及深度学习模型的归类，我们大致可以从如下三个角度来思考怎么在推荐系统中整合深度学习技术。...三 几种用于推荐系统的嵌入方法的算法原理介绍 深度学习在推荐系统中的应用最早可以追溯到2007年Hinton跟他的学生们发表的一篇将受限玻尔兹曼机应用于推荐系统的文章(参考文献6)，随着深度学习在计算机视觉...缺点与挑战 深度学习应用于推荐系统，除了上面的优势外，还存在一些问题，这些问题限制了深度学习在推荐系统中的大规模应用。...侧做推断时，通过调用Servering的接口来为每个用户做推荐。

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深度学习在推荐系统中的应用

希望本文可以为读者提供一个了解深度学习在推荐系统中的应用的较全面的视角，成为你的一份学习深度学习推荐系统的参考指南。...本节我们来简单讲解一下可以从哪些角度将深度学习技术应用于推荐系统中。根据推荐系统的分类及深度学习模型的归类，我们大致可以从如下三个角度来思考怎么在推荐系统中整合深度学习技术。...三 几种用于推荐系统的嵌入方法的算法原理介绍 深度学习在推荐系统中的应用最早可以追溯到2007年Hinton跟他的学生们发表的一篇将受限玻尔兹曼机应用于推荐系统的文章(参考文献6)，随着深度学习在计算机视觉...缺点与挑战 深度学习应用于推荐系统，除了上面的优势外，还存在一些问题，这些问题限制了深度学习在推荐系统中的大规模应用。...侧做推断时，通过调用Servering的接口来为每个用户做推荐。

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Camera系统 ｜ OpenCamera在camx架构中的调用

pHAL3来分发（dispatch）或者说跳转到实际的实现中 g_jumpTableHAL3描述的跳转关系在 \vendor\qcom\proprietary\camx\src\core\hal\...对象中的成员变量m_ChiAppCallbacks(CHIAppCallbacks)传入CHI中，其中包含了很多函数指针，这些函数指针分别对应着CHI部分的操作方法集合中的方法，一旦进入到CHI中，就会将...CHI本地的操作方法集合中的函数地址依次赋值给m_ChiAppCallbacks，这样CamX后续就可以通过这个成员变量调用到CHI中方法，从而保持了与CHI的通讯。”...m_ChiAppCallbacks联系起来，CamX就可以通过m_ChiAppCallbacks来调用CHI中的函数了 回到ProcessCameraOpen函数中，这句调用终于理顺了 \vendor...来获取实例，看来这个ExtensionModule的对象是一个单例 ExtendOpen的调用位置在： \vendor\qcom\proprietary\chi-cdk\core\chiframework

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Android在WebView中调用系统下载的方法

前言 最近发现项目中的WebView加载下载页的时候是一片空白，没有出现下载，于是简单的调用了系统的下载对其进行下载。...} 将MyDownloadStart设置到WebView上； mWebView.setWebViewDownListener(new MyDownloadStart()); 设置Dialog，点击是调用系统下载...通过DownloadManager下载完成系统会发送条广播，我们要做的是要接收到该广播并进行处理 public class DownloadReceiver extends BroadcastReceiver...Intent.FLAG_ACTIVITY_NEW_TASK); context.startActivity(intent1); } } } 最后一步，不要忘记配置BroadcastReceiver 在AndroidManifest.xml...中配置 <receiver android:name=".Utils.DownloadReceiver" <intent-filter <action android:name="android.intent.action.DOWNLOAD_COMPLETE

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多目标学习在推荐系统中的应用

后来，阿里妈妈的Xiao Ma等人发现，在推荐系统中不同任务之间通常存在一种序列依赖关系。例如，电商推荐中的多目标预估经常是CTR和CVR，其中转化这个行为只有在点击发生后才会发生。...，地址：https://mp.weixin.qq.com/s/lb5b-7ImTI0hlFwIBkpqxQ 阿里1688：深度学习在阿里B2B电商推荐系统中的实践，地址：https://mp.weixin.qq.com...推荐系统中多目标综述文章： 推荐系统中的多任务学习，地址：https://lumingdong.cn/multi-task-learning-in-recommendation-system.html#...多任务学习在推荐算法中应用(2） - 梦想做个翟老师的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/91285359 深度总结 | 多任务学习方法在推荐中的演变，地址：https.../p/221738556 推荐系统中如何做多目标优化，地址：https://mp.weixin.qq.com/s/z7bLfTujt3tP035YgQv_jQ 推荐系统rank模块-多⽬标排序算法(一)

3.5K42

在Python中实现你自己的推荐系统

在本教程中，你将使用奇异值分解（SVD）实现基于模型的CF和通过计算余弦相似实现基于内存的CF。 我们将使用MovieLens数据集，它是在实现和测试推荐引擎时所使用的最常见的数据集之一。...用户-产品矩阵的例子： blog8 在构建了用户-产品矩阵后，计算相似性并创建一个相似性矩阵。 在产品-产品协同过滤中的产品之间的相似性值是通过观察所有对两个产品之间的打分的用户来度量的。 ?...通常用于推荐系统中的距离矩阵是余弦相似性，其中，打分被看成n维空间中的向量，而相似性是基于这些向量之间的角度进行计算的。...构建在冷启动的情况下（其中，对于新用户和新产品来说，数据不可用）表现良好的推荐系统仍然是一个挑战。标准的协同过滤方法在这样的设置下表现不佳。在接下来的教程中，你将深入研究这一问题。...中实现你自己的推荐系统.md

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高效压缩位图在推荐系统中的应用

精简后的业务流程如下所示：用户进行滑屏操作时会触发一次推荐请求，此时客户端会将上一页的黑名单游戏通过游戏中心服务端透传给推荐系统，推荐系统将一个session内每次请求的黑名单信息都累加存储到Redis...中作为一个总的过滤集合，在召回打分时就会过滤掉这些黑名单游戏。...现在我们来分析一下在推荐业务中RoaringBitMap是如何帮助我们节省开销的。...其中传统的bloom filter 方式由于对准确率的要求以及短id映射空间节省有限的不足，使得该结构在游戏推荐场景中反而增加了存储开销，不适合在该业务场景下存储数据。...对于Redis这种基于内存的数据库来说，使用适当的数据结构提升存储效率其收益是巨大的：不仅大大节约了硬件成本，同时减少了fork阻塞线程与单次调用的时延，对系统性能的提升是十分显著的，因此在该场景下使用

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【GNN】GCMC：GNN 在推荐系统中的应用

这篇论文在 VGAE 的基础上提出了 GCMC 模型，设计了一个可微的基于消息传递的图自编码框架进行矩阵补全（matrix completion），同时考虑边信息和网络结构，并分析了边信息在推荐系统冷启动的影响...二部图的应用非常广泛，比如说电影推荐这样的交互数据则可以用一个二部图来表示（user-movie），图的边则是用户对电影的评分，此时的矩阵补全就是预测用户的观看后的评分。...本文针对推荐任务提出了图卷积编码器，其能够有效的利用卷积操作的权值共享。图数据的局部卷积操作只考虑节点的直接邻居，因此可以应用于图数据中的所有位置。...在实验过程中，堆叠图卷积层并不能提高效果，但是在卷积层后连一个稠密层效果会好很多。 2.2 Bilinear decoder 再来看下解码器。...mini-batch，而在小数据中应用 full-batch 以获得更快的收敛速度。

1.7K20

浅谈Embedding技术在推荐系统中的应用(1)

推荐系统发展 推荐技术的发展，可以粗略的分为三个阶段： （1）从限定在一个有限的历史兴趣范畴内推荐的第一代基于统计的启发式规则方法： 代表技术就是协同过滤算法。...Attention结构的深度网络)，因此开始探究深度学习的模型在推荐的应用。...https://github.com/facebookresearch/faiss 总结 通过上面简单介绍，可以认为Item2vec只是word2vec的一种跨界艺名而已，骨子里面还是word2vec，在具体的推荐场景中取得一定效果的同时...针对以上这些问题，在下一篇Embedding相关的文章中会继续介绍我了解到的一些解决方案：基于有监督模型训练的、加入ItemID之外其它特征的、基于随机游走的等推荐系统中Embedding获取方法。...AI极客-NLP | NLP界最强特征提取器--Transformer 推荐系统之矩阵分解模型

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深度总结 | 知识蒸馏在推荐系统中的应用

作者 | 张俊林@新浪微博 来源 | 知乎 链接 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/143155437 目录 知识蒸馏典型方法 知识蒸馏在推荐系统中的三个应用场景 知识蒸馏在三类推荐排序中的方法介绍...二、知识蒸馏在推荐系统中的三个应用场景 ? 我们知道，工业界常见推荐系统一般有三个级联的过程：召回、粗排以及精排。...，满足这两个环节对于速度的要求；再次，通过Student模型模拟精排模型的排序结果，可以使得前置两个环节的优化目标和推荐任务的最终优化目标保持一致，在推荐系统中，前两个环节优化目标保持和精排优化目标一致...下面我们讨论下在推荐系统里，在各个环节采用知识蒸馏的可能的具体方法。...最后，归纳下全文，推荐系统在各个环节采取知识蒸馏方法，是可能达到提升推荐质量的同时，提高推荐系统速度的，一举两得，比较容易产生效益，所以是值得深入探索及应用的。

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​图表示学习技术在药物推荐系统中的应用

本文约6500字，建议阅读13分钟 本次分享的题目是图表示学习技术在药物推荐系统中的应用。...部分 AI 技术如医疗影像分析等已经取得了一些令人瞩目的成果，但在药品推荐系统中却存在较少应用，原因是药品推荐系统和传统的推荐系统有着非常大的差别，技术上也存在着诸多的难点。...然而在药品推荐中，医生往往需要一次为患者开出一组药品。药品推荐系统实际上是一个包推荐系统，叫做 package recommendation system，同时为一个用户推荐一组药品。...图表示学习技术成为了新的可能 总结来说，结合以上的挑战，图表示学习技术是非常适合解决药品推荐系统中存在的问题。...基于以上想法，我们使用图深度学习技术在药品推荐系统上做了两篇工作，分别发表在 WWW 和 TOIS 期刊上，以下是详细介绍。

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AutoML 详解及其在推荐系统中的应用、优缺点

Amazon 可能是最典型的受益于推荐系统的零售商；社交网络更是极大的依赖推荐系统。...今天带来的文章，由我们的特约合作伙伴第四范式，来跟大家讲一讲 AutoML 推荐系统中的应用，希望对正在研究这方面的读者，有所帮助和启发。 还是老规矩，欢迎大家吐槽、投稿。...前情摘要 今天，推荐系统的模型和应用已经相当成熟，然而部署一套全新的推荐系统，甚至仅在已有系统上添加数据维度和模型优化依然是非常耗时耗力的事情。...我们同样可以把 AutoML 技术应用到推荐系统的建模中，这次分享主要介绍用哪些方法来打造一个 AutoML 系统，并用于提升推荐系统的搭建效率。...多粒度离散化 推荐系统常用的 LR 模型，在处理高维离散特征上非常强大，然而其简单的线性模型本质使它对非线性的连续特征解释效果较差，并且在连续值特征尺度变化较大时效果不稳定。

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