浅谈工业级推荐系统 我于2020年8月受“第一届工业级推荐系统研讨会”的邀请，做了题为“工业级推荐系统最新的挑战和发展”的主题演讲。...工业级推荐系统及其生态系统 ---- 工业级推荐系统和学术研究中的推荐系统最大的一个区别，也是最容易忽视的一个区别在于，前者往往是某个产品中的一个环节，甚至有时候是一个很小的环节。...工业级推荐系统作为复杂的软件系统 ---- 这里要提到的最后一个工业级推荐系统的特性，也是推荐系统的学术研究往往会完全忽视的，那就是工业级推荐系统往往是一个复杂的软件系统。...从软件系统的角度来看，工业级推荐系统和推荐系统研究有着比较大的差别。...总结点评 ---- 我们在这一篇文章中为大家阐述了三个工业级推荐系统的重要特征。这三个特征都有别于推荐系统的主流学术研究，但都是推荐系统应用到工业界产品中所需要思考的问题。
一、前述 经过之前的训练数据的构建可以得到所有特征值为1的模型文件，本文将继续构建训练数据特征并构建模型。 二、详细流程 ?...将处理完成后的训练数据导出用做线下训练的源数据（可以用Spark_Sql对数据进行处理） insert overwrite local directory '/opt/data/traindata' row...这里是方便演示真正的生产环境是直接用脚本提交spark任务，从hdfs取数据结果仍然在hdfs，再用ETL工具将训练的模型结果文件输出到web项目的文件目录下，用来做新的模型，web项目设置了定时更新模型文件...//得到稀疏向量 val sam: RDD[SparseVector] = sample.map(sampleFeatures => { //index中保存的是，未来在构建训练集时...trainSet") // la.sample(true, 0.001).saveAsTextFile("testSet") // println("done") //逻辑回归训练
本文是项亮《推荐系统实践》一书的思维导图，这本书介绍了推荐系统中最基本的方法、冷启动问题及解决方案、如何利用标签、上下文信息以及社交网络数据进行推荐等内容，对想要了解推荐系统的同学来讲，算是一个比较好的入门作品...1、推荐系统基础 2、利用用户行为数据进行推荐 3、冷启动问题 4、利用标签数据进行推荐 5、利用上下文信息进行推荐 6、利用社交网络数据进行推荐 7、评分预测问题
在推荐系统项目中，讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路，有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验，实现自己的推荐系统。...1 推荐系统简介 1.1 什么是推荐系统 1.2 推荐系统的作用 1.2.1 帮助顾客快速定位需求,节省时间 1.2.2 大幅度提高销售量 1.3 推荐系统的技术思想 1.3.1 推荐系统是一种机器学习的工程应用...1.3.2 推荐系统基于知识发现原理 1.4 推荐系统的工业化实现 Apache Spark Apache Mahout SVDFeature(C++) LibMF(C+ +,Lin...Chih-Jen) 2 推荐系统原理 可能是推荐系统最详细且简单的入门教程 官方文档指南 协同过滤 协同过滤通常用于推荐系统。...然后，我们训练一个ALS模型，默认情况下，该模型假设评级是显式的（implicitPrefs为false）。 我们通过测量评级预测的均方根误差来评估推荐模型。
在推荐系统项目中，讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路，有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验，实现自己的推荐系统。...1 推荐系统简介 1.1 什么是推荐系统 [1240] [1240] [1240] 1.2 推荐系统的作用 1.2.1 帮助顾客快速定位需求,节省时间 1.2.2 大幅度提高销售量 1.3 推荐系统的技术思想...1.3.1 推荐系统是一种机器学习的工程应用 1.3.2 推荐系统基于知识发现原理 1.4 推荐系统的工业化实现 Apache Spark [1240] Apache Mahout [1240] SVDFeature...(C++) [1240] LibMF(C+ +,Lin Chih-Jen) [1240] 2 推荐系统原理 [1240] 可能是推荐系统最详细且简单的入门教程 官方文档指南 协同过滤 协同过滤通常用于推荐系统...然后，我们训练一个ALS模型，默认情况下，该模型假设评级是显式的（implicitPrefs为false）。 我们通过测量评级预测的均方根误差来评估推荐模型。
推荐系统中的EE问题 Exploration and Exploitation(EE问题，探索与开发)是计算广告和推荐系统里常见的一个问题，为什么会有EE问题？...简单来说，是为了平衡推荐系统的准确性和多样性。...Bandit算法如何同推荐系统中的EE问题联系起来呢？...该算法在每次推荐时，总是乐观的认为每个老虎机能够得到的收益是p' + ∆。..., T): # 依次进行T次试验 # 选择一个老虎机，并得到是否吐钱的结果 item, reward = UCB(t, N) total_reward += reward # 一共有多少客人接受了推荐
1、推荐系统中的EE问题 Exploration and Exploitation(EE问题，探索与开发)是计算广告和推荐系统里常见的一个问题，为什么会有EE问题？...简单来说，是为了平衡推荐系统的准确性和多样性。...： 推荐系统遇上深度学习系列： 推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(三)--DeepFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习...(四)--多值离散特征的embedding解决方案 推荐系统遇上深度学习(五)--Deep&Cross Network模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(六)--PNN模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习...(七)--NFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(八)--AFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(九)--评价指标AUC原理及实践 推荐系统遇上深度学习(十)--GBDT+LR融合方案实战
导读 目前的模型训练过程只获取用户的反馈作为标签，而没有考虑到之前推荐中的错误。本文为推荐系统构建一个自纠正学习循环（称为 ReLoop），从而从之前的推荐错误中学习知识。...构建自定义损失来鼓励每个新模型版本在训练期间减少对先前模型版本的预测误差。 核心：利用前一次训练的预测结果来约束当前轮次训练的性能不能差于前一次，简单有效。 2....方法 image.png 2.1 生产中的训练循环 推荐模型的训练循环如图 1(a) 所示。 首先，从用户对曝光商品的隐式反馈中收集训练数据，即点击商品作为正样本，未点击商品作为负样本。...最后，在线曝光和点击事件将被记录在用户行为日志中，进而触发新的一段时间的训练。 可以发现相邻训练程序之间的联系非常松散，因为每个程序都独立地训练自己的模型。...除了上述损失函数还需要正常的推荐模型训练，此处采用交叉熵损失， \mathcal{L}_{c e}=-y \log \hat{y}-(1-y) \log (1-\hat{y}) 因此总损失为 L=\
机器学习（二十二）——推荐系统基础理论 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 推荐系统（recommendersystem），作为机器学习的应用之一，在各大app中都有应用。...这里以用户评价电影、电影推荐为例，讲述推荐系统。 最简单的理解方式，即假设有两类电影，一类是爱情片，一类是动作片，爱情片3部，动作片2部，共有四个用户参与打分，分值在0~5分。...二、基于内容的推荐系统 1、简要描述 还是上面的几个人和几个电影，现假设已知每部电影的爱情属性和动作属性，分别用x1和x2表示每部电影的这两个特征值，加上x0=1，则该场景变为线性回归场景。...2、计算单个用户的θ 列出类型线性回归的代价函数，但是在推荐系统中，有一些和线性回归的代价函数不太一样的地方： 1）求和的时候，只计算用户已经打过分的电影，忽略未打分的电影。...七、总结 这里的推荐系统，可以算是一个引子，只介绍了推荐系统的一些基础思想，对于真正完整的推荐系统，还有需要内容等待探索。后续我也会继续这方面的学习。
一、前述 根据前文中架构，本文我们讨论线下部分构建训练集部分。因为我们离线部分模型的选择是逻辑回归，所以我们数据必须有x和y. 二、具体流程 1.从数据库中分离出我们需要的数据。 ...2.构建训练集中的关联特征 ? 流程： ? 2.构建训练集中的基本特征 ? 总结：注意特征名离散化因为如果特征不离散化会造成数据之间有关系。...local inpath '/opt/sxt/recommender/script/sample.txt' into table dw_rcm_hitop_sample2learn_dm; 3、构建训练数据... STRING, pay_ability STRING )row format delimited fields terminated by '\t'; 最终保存训练集的表... STRING, features STRING )row format delimited fields terminated by '\t'; 3.2 训练数据预处理过程
7月19日，腾讯云在工业质检合作伙伴沙龙暨生态联盟发布会上，宣布升级发布工业质检训练平台TI-AOI 2.3版本，并携手首批合作伙伴成立工业AI质检生态联盟，共同推动人工智能技术与实体产业深度融合，助力行业加快发展新质生产力...腾讯云副总裁、腾讯云智能产研负责人吴永坚表示，腾讯云在工业质检领域深耕多年，现已构建起包括工业质检训练平台TI-AOI、腾讯云TI平台等在内的AI视觉检测产品矩阵。...此次升级发布的工业质检训练平台TI-AOI，是面向工业视觉质量检测场景推出的零代码开发和交付工具，它以深度学习检测为核心，构建起一个高效、稳定的数据处理和工作流程。...做好工业AI质检项目，需要“光、机、电、软、算”软硬件一体化的系统工程能力。...此次成立工业AI质检生态联盟，是腾讯云工业AI质检生态的进一步深化。
由于近些年深度学习技术的飞速发展，大力加速推动了AI在互联网以及传统各个行业的商业化落地，其中，推荐系统、计算广告等领域彰显的尤为明显。...但是，这里存在几个问题，很多欲从事推荐系统的同学大多数学习的方式是自学，1、往往是学了很多的推荐算法模型，了解些推荐里常用的算法，如：协同过滤、FM、deepFM等，但是却不清楚这些模型在工业界推荐系统中是如何串联...范式二：多模型融合 范式三：联合训练、ESMM，MMOE框架，ESM2等 ESMM的实现 第四部分：实时召回策略与前沿推荐技术 Week12-13: 工业界新闻推荐系统中冷启动与热点文章实时召回 人群分桶...强化学习在推荐场景中的应用 Week15: 项目总结，部署以职业规划 工业界项目的部署 推荐系统岗位的面试要点 大厂的面试攻略 如何准备简历、包装自己 职业规划 课程其他的细节可以联系课程顾问来获取...新闻推荐项目 目前业界最主流的推荐系统使用 “多路召回 + 精排” 的方式，本项目中，带你掌握这种工业界最流行的推荐方式，你将使用MF、双塔等深度网络进算法对用户和物品进行表达，并基于ANN检索的方式实现召回
这篇论文是 GraphSage 一次成功的应用，也是 GCN 在大规模工业级网络中的一个经典案例，为基于 GCN 结构的新一代 Web 级推荐系统铺平了道路。...GCN 在工业中应用的主要挑战在于如何在数十亿节点和数百亿边的网络中高效完成训练，对此论文提出了以下几种改进措施： 「动态卷积」：通过对节点的领域进行采样构建计算图来执行高效局部卷积，从而减轻训练期间对整个图进行操作的需要...「多 GPU 训练」：为了能够在单台机器上充分利用多个 GPU 进行训练，作者以多塔（Mulit-tower）的方式训练前向和反向传播。...2.4 Efficient nearest-neighbor lookups 作者主要通过计算 query 和 item 的 Embedding 向量的 k-近邻来进行推荐。...除了保证高度可扩展性外，作者还引入 Importance Pooling 和 Curriculum Learning 的技术大大提高了模型的性能和收敛速度，从实验结果表明 PinSAGE 显著了提升了推荐系统的效果
其实这篇文章所探讨的数据同步策略并不限于某两种固定的存储系统之间，而想去探讨一种通用的数据同步策略。...主要分为以下三个部分 (1)背景介绍 (2)双写缺点 (3)改良方案 基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持...可是某a国际电商公司在产品韩的领导下，业务增长迅速，阿雄发现了数据库越来越慢，于是乎阿雄加入了一些缓存，如redis来缓存一些数据，提高系统的响应能力。...阿雄在网上发现，现在业内都用一些elasticsearch做一些全文检索的操作，于是乎阿雄将一些需要全文检索的数据放入elasticsearch,提高了系统的搜索能力！...那么，双写会带来什么坏处呢？OK，继续往下看！ 双写缺点 一致性问题打个比方我们现在有两个client，同时往两个DataSouce写数据。
这种hard target的方法会忽略那些没有被观察到的反馈的作用，例如有的item没有被推荐，但是就说明user不喜欢该item吗？...方法 推荐系统模型 h_{\theta}(c,i) 通过上下文 C 来推荐item I 。...本文就是希望将流行度分布作为soft target来促进推荐系统的性能，那么根据定义我们现在需要将流行度进行标准化，但是会存在一个问题，就是直接对流行度进行标准化后，argmax得到的位置和one-hot...用预训练的教师网络T学习得到的输出 p(i|c;\theta_T) 作为每一个训练实例的soft target。
制造业是中国工业化的源头，也是工业生产大国。任何一步的质量都可能影响生产过程的变化。表面缺陷不仅影响产品的美观和舒适性，还会对其性能产生不良影响。因此，制造商对产品的表面缺陷检测非常重视。...对于一些重要的按钮，尤其是停机和上下键安装错误，很容易导致严重事故，因此迫切需要使用人工智能检测手段，引入机器视觉检测，配合AI智能化算法，有效控制产品质量，从而消除或减少缺陷产品的产生，提高生产效率。...图片一、系统架构AI视觉检测系统主要通过光源和图像传感器(工业相机)获取产品的表面图像，利用图像处理算法提取图像的特征信息，然后根据特征信息对表面缺陷的定位、识别、分类等判定与统计，通过图像采集、图像校正...二、系统功能图像采集：500万像素8帧/秒定焦定高工业相机，由算法自动处理，面板高度不同带来的对焦可调整;图像预处理：预处理算法消除每个面板的长、宽、高均不相同，模板制作的好坏、视差的高低所带来的影响。...可扩展性：该系统可不仅仅局限于检修盒面板的检测，所有可以用模板匹配方法解决的问题，都可以无缝采用该软件系统。三、系统软件检验窗口：支持查看待检设备及模板图像、检验结果等，设置系统初始化配置。
今天的分享，主要包括三个部分： 首先介绍我们为什么需要做 AI 训练加速，也就是整体背景和出发点是什么； 第二部分我们会系统性的分析实际训练过程中的可能会遇到的性能瓶颈问题，然后针对这些问题，介绍目前主要的加速方案...为什么需要 AI 训练加速？ 在 AI 系统中，一个模型从生产到应用，一般包括离线训练和推理部署两大阶段。...、以及专为 AI 设计的高性能并行文件系统 PFS； AI 加速层，包括数据湖存储加速套件 RapidFS，AI 训练加速套件 AIAK-Training，AI 推理加速套件 AIAK-Inference...由上可知，数据并行相比单卡训练，主要增加了额外的通信开销。 通过前述分析，我们知道加速AI 训练不单是某一方面的工作，需要从数据加载、模型计算、分布式通信等系统维度综合考虑。...从存储系统上，我们可以使用更高性能的存储介质，或者基于这些高速存储介质组成的并行文件系统，或者说一些缓存加速系统。前面介绍到的，百度百舸也提供了相应的存储系统方案，比如 PFS、RapidFS 等。
1、背景介绍 现有基于会话的推荐，方法主要集中于循环神经网络和马尔可夫链，论文提出了现有方法的两个缺陷： 1）当一个会话中用户的行为数量十分有限时，这些方法难以获取准确的用户行为表示。...2）根据先前的工作发现，物品之间的转移模式在会话推荐中是十分重要的特征，但RNN和马尔可夫过程只对相邻的两个物品的单向转移关系进行建模，而忽略了会话中其他的物品。...我们可以把As,i:拆解为[As,i:,in,As,i:,out] 3）vt-1i可以理解为序列中第i个物品，在训练过程中对应的嵌入向量，这个向量随着模型的训练不断变化，可以理解为隐藏层的状态，是一个d...2.5 给出推荐结果及模型训练 在最后的输出层，使用sh和每个物品的embedding进行内积计算： ? 并通过一个softmax得到最终每个物品的点击概率： ? 损失函数是交叉熵损失函数： ?...这个embedding在训练过程中不断的被更新。 个人感觉论文这里符号有点混乱。 4、总结 本文使用图网络进行基于会话的推荐，效果还是不错的，而且图网络逐渐成为现在人工智能领域的一大研究热点。
受到相关技术的启发，推荐系统最近两年也出现了一些学习用户通用表征的算法和深度模型，也就是，通过对用户行为进行某种程度预训练，然后adapt到一些下游任务中，这些下游任务包括，跨域推荐和用户画像预测，本文简要介绍几种代表性工作...该论文的一个贡献是建立了推荐系统和NLP、CV领域的桥梁，也是通用用户表征比较早期的做法，对后续工作很有启发，同时，作者也发布了一套开源代码和数据集（短视频场景），可以用于预训练、迁移学习、表征学习、画像预测等重要的推荐系统任务...关于表征的迁移效果，论文做了一些ablation study主要是关于推荐系统场景。...500倍，ShopperBERT的60倍以上，有望成为推荐系统领域大模型预训练的里程碑工作。...由于微信公众号试行乱序推送，您可能不再能准时收到AI科技评论的推送。为了第一时间收到AI科技评论的报道， 请将“AI科技评论”设为星标账号，以及常点文末右下角的“在看”。
文章作者：梁超 腾讯 高级工程师 编辑整理：Hoh Xil 内容来源：DataFun AI Talk 出品社区：DataFun 导读：本次分享的主题为推荐系统中模型训练及使用流程的标准化。...我们就需要一个很好的系统来管理所有的特征和模型。 2. 推荐系统流程 ? 简单回顾下推荐系统的流程，整个推荐系统需要从数以百万计的内容池中筛选出数以十计的文章推荐给最终的用户。...常用的推荐模型有 LR、FM、DNN、W&D、DeepFM、DIN 等模型，对于推荐系统，无论使用哪种模型，都需要以下几个模块： 样本搜集：训练模型离不开大量的训练样本，所以需要进行样本 ( 特征和标签...推荐系统中模型迭代的痛点 与研究中给定的数据集不同，推荐系统中的模型需要不断地迭代调优。在日常的工作中，我们常常需要在保证现有模型服务稳定的前提下，不断地增加新的特征，训练新的模型。...模型训练所需的特征需要和在线预测时的特征完全一致。在工业界中，一般会将在线特征 dump 到日志中，训练时结合标签生成完整的训练样本，从而保证在线、离线特征的一致性。
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