腾讯犀牛鸟专项研究计划旨在连接产学智脑，搭建面向科技创新的产学研深度合作平台。2022年度三大专项研究计划已经发布，共计近20个研究主题，拟立项约70项。
昨天，我们推送了一篇《用Word2Vec实现让你上瘾的网易云音乐推荐算法》，然而有机智的小伙伴指出：感觉推荐过拟合！ 也就是说，如果你多听了几首刘德华的歌，就会一直给你推荐刘德华，但是你的内心其实四大天王都想尝试听听呀~ 还有一个领域也会遇到类似的问题，那就是视频推荐。 也是哦，如果你看过老友记，那么反复给你推荐老友记1-10季肯定没毛病~但这样有点背离推荐算法的初衷是不是？ 精准的推荐算法能够推送更匹配的信息，带来惊喜和良好的用户体验。 这次公开课，我们请到了Hulu北京研发中心的推荐算法研发负责人周涵宁
互联网时代，信息量惊人膨胀，也意味着用户必须为信息筛选付出更大成本。个性化推荐技术的出现，意味着这个被信息淹没的时代，用户可以直接获得自己最感兴趣的内容推。但现实是，虽然这个技术已被广泛应用于各种互联网平台，但离真正读懂大家的心还很远。
在现今的推荐技术和算法中，最被大家广泛认可和采用的就是基于协同过滤的推荐方法。本文将带你深入了解协同过滤的秘密。下面直接进入正题 1 什么是协同过滤 协同过滤是利用集体智慧的一个典型方法。要理解什么是协同过滤 (Collaborative Filtering, 简称 CF)，首先想一个简单的问题，如果你现在想看个电影，但你不知道具体看哪部，你会怎么做？大部分的人会问问周围的朋友，看看最近有什么好看的电影推荐，而我们一般更倾向于从口味比较类似的朋友那里得到推荐。这就是协同过滤的核心思想。 换句话说，就是借鉴和
58同城是中国本地生活服务应用的代表。从最新数据规模上看，58同城已经超过了美国的Graigslist成为该领域世界第一，拥有超过1.3亿的月独立用户和400多万的季度活跃本地商户,月度发布超过5600万条本地生活服务信息。更复杂的是，58同城覆盖了诸如招聘、二手、二手车、房产等几乎所有垂直生活服务领域，所以数据类型非常异构多样。本案例将介绍在这样一个海量异构的数据源上，如何构建一个满足全领域需求的个性化推荐引擎。 PPT要点： 推荐系统：发现用户偏好，给用户主动推荐符合其意图的信息 好友推荐，商品推荐，网
个性化推荐系统实践 达观数据于敬 在DT(data technology)时代，网上购物、观看视频、聆听音乐、阅读新闻等各个领域无不充斥着各种推荐，个性化推荐已经完全融入人们的日常生活当中。个性化推荐根据用户的历史行为数据进行深层兴趣点挖掘，将用户最感兴趣的物品推荐给用户，从而做到千人千面，不仅满足了用户本质的信息诉求，也最大化了企业的自身利益，所以个性化推荐蕴含着无限商机。 号称“推荐系统之王”的电子商务网站亚马逊曾宣称，亚马逊有20%～30%的销售来自于推荐系统。其最大优势就在于个性化推荐系统，该系统让
1 研发背景 互联网时代也是信息爆炸的时代，内容太多，而用户的时间太少，如何选择成了难题。电商平台里的商品、媒体网站里的新闻、小说网站里的作品、招聘网站里的职位……当数量超过用户可以遍历的上限时，用户就无所适从了。 对海量信息进行筛选、过滤，将用户最关注最感兴趣的信息展现在用户面前，能大大增加这些内容的转化率，对各类应用系统都有非常巨大的价值。 搜索引擎的出现在一定程度上解决了信息筛选问题，但还远远不够，其存在的两个主要弊端是：第一搜索引擎需要用户主动提供关键词来对海量信息进行筛选。当用户无法准确描述自己的
作者在《推荐算法工程师的成长之道》这篇文章中讲到推荐算法工程师是一个好的职业选择，并且讲解了职业发展路径及定位、怎么成长等话题(还没看的可以看起来)。
在我看来，这个世界是由三个要素构成的，也即是：物质、能量、信息。那么什么是信息呢？
在许多人看来搜索引擎只是一个检索工具，就像其他冷冰冰的科技产品一样。实际上，搜索引擎正在成为人人依赖的智能助手。它在拥有感知环境和自我学习的能力后，随着岁月流逝将不断地将信息转化为知识，再将知识沉淀为智慧，被赋予“生命”价值。 Online Learning，让搜索引擎“活起来” Online Learning（在线学习）便是让搜索引擎“活起来”的关键技术，它让搜索引擎拥有更强大的学习能力进而越来越聪明。 理论上来说，一个用户使用搜索引擎越多，搜索引擎就愈发了解这个用户和整体热度变化，推荐精准度会越来越高。
在日前举行的2017 CSDI 中国软件研发管理行业峰会上，包括摩拜单车创始人及CTO夏一平、华为首席系统工程专家徐琦海、京东云、携程等一线互联网企业大数据平台负责人等在内一线技术大咖齐聚一堂，分享了各自领域的顶尖技术实践。在峰会大数据专场上，达观数据CTO纪达麒围绕“数据挖掘算法落地实践”做了主题演讲，就个性化推荐系统商业化的五大要素进行了详细探讨。下面为大家献上演讲的精华内容。 1 机器学习的原理并不神秘 最近“人工智能”特别火。“人工智能”的概念虽然很高大上，但从算法角度来说，离我们是很近的。这些
多数据分析书本、文章都提过人货场模型，但对于其中最核心的人货如何匹配，没有详细介绍。人货匹配是非常底层的分析理论，涉及到转化率分析、用户分群、推荐算法训练等重要议题，无论互联网的电商、O2O、短视频、直播等产品都会考虑这点。废话不多说，今天详细介绍一下。
12月11日，2021年腾讯犀牛鸟精英科研人才培养计划正式对外发布。计划截止申报时间为2021年1月28日24:00。 本年度精英科研人才计划将延续人工智能领域顶尖科研人才培养，发布包含机器人、AI医疗、量子计算、智慧城市等12个前沿热议方向，71项研究课题。入选学生将由校企导师联合制定专属培养计划，并获得3个月以上到访腾讯开展科研访问的机会，基于真实产业问题及海量数据，验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将为学生搭建线上和线下学习、交流平台，帮助学生挖掘更多潜能。 本期小编整理了该计
按要求转自36氪 作者：纪达麒 最近“人工智能”特别火。“人工智能”的概念虽然很高大上，但从算法角度来说，离技术算法层自然语言处理（NLP）和应用层内容的个性化推荐很近。这些算法之所以能够得到广泛地应用，本质上是因为机器学习和人类学习很像。本文将从人工智能应用场景中个性化推荐商业化的五大要素进行详细探讨。 机器学习的原理并不神秘 从人类学习的角度来说，我们教一个小朋友学数学，我们先要给他一些课本上的例题，让他知道加减乘除大概是怎么回事；然后给他一本习题集，让他不断地去算，去对答案，最终学得四则运算的技能。
2021年度腾讯微信犀牛鸟专项研究计划于2020年12月15日至2021年1月26日开放申请，微信组成的技术专家组经过评审，从技术先进性与产业应用前景、学术创新性等多个维度做出审慎评估，确认18个申请获得立项，通过率12%。 现将2021年度专项研究计划支持的获选者公布如下，期望通过这些合作，能够与学界共同探索社交网络、视频技术、金融支付等领域的技术落地与人才生态培养模式。 征集题目资助学者高校/科研机构个人知识图谱的表示与学习户保田哈尔滨工业大学（深圳）基于图神经网络的推荐系统算法研究与应用甘明鑫北京科
我跟几位BATJ在职算法老哥聊了下推荐算法工程师技能学习路径的事： 学习推荐算法需要具备哪些基础？ 学习推荐算法要做哪些项目？ 01 学习推荐算法的基础 01 了解推荐系统 推荐系统应用概述、逻辑概述、技术架构。 02 推荐系统经典算法 倒排索引与TF-IDF、基于用户/物品的协同过滤算法、基于隐语义/矩阵分解的推荐算法、基于图模型的推荐算法、基于逻辑斯特回归的推荐算法、poly2特征交叉推荐算法、GBDT/GBDT+LR推荐算法、FM推荐算法、FFM推荐算法、MLR(LS-PLM)推荐算法等。 03 深度
双11刚刚过去，双12即将到来，不知大家的手是否还在？经历过某猫某东某宝拼杀的各位买家，大概都有过被这些平台猜透小心思，“看了又看、买了又买”的经历。那么，它们是怎样猜透你的心的呢？
每天给你送来NLP技术干货！ ---- “搜推广”是企业里离钱最近的岗位，在CV/NLP越来越卷的当下，很多朋友起了转推荐算法的念头。我就经常收到此类私信和留言。今天这篇文章打算跟大家聊一聊转行推荐算法的问题。 从前途角度考虑，我是非常建议的。 1 大厂必备核心——推荐系统 从商业角度来讲，互联网主要起到平台作用，构建多方沟通桥梁，例如淘宝对应卖家和卖家，头条是信息产出方和读者，除了要满足用户本身的需求，还要考虑到商家的利益。 平台巩固流量，才能进一步的转化，达到盈利。这时候，推荐系统可能是一整个系统的核
展示栏里是和主浏览商品差不多的宝贝。有的是同店热销、有的是全网相似好物、还有根据用户个人喜好给出的推荐商品。
精英人才培养计划是一项校企联合人才培养项目，入选学生将受到业界顶尖技术团队与高校导师的联合指导及培养。培养期间，学生将获得3个月以上到访腾讯开展科研访问的机会，基于真实产业问题及海量数据，验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将为学生搭建线上和线下学习、交流平台，帮助学生挖掘更多潜能。学生通过“十分精英圈”线上平台，随时获取前沿技术资讯、沉淀科研收获与心得；通过“智学研讨会”及“智享交流会”等线下平台，积极参与海内外顶级学术会议及学术专家交流活动；通过“精英研学营”进阶平台，对话产业
现如今推荐系统在我们的生活中无处不在，逛淘宝看到的“你可能还喜欢”、网易云的“推荐歌单”等功能都是通过推荐系统进行的推送。信息爆炸的当下，推荐系统在互联网行业得到了广泛的应用，同时也出现了大量岗位，推荐算法人才的稀缺程度水涨船高，薪资水平也十分可观。 截至2022年8月4日，推荐系统工程师月平均工资￥30K-50K，对比平均工资￥10.2K高252.8%，即使每个地区薪资情况各有不同，但推荐岗的薪资也至少高于当地平均工资50%。 如此好的行业前景和薪资水平吸引了各行各业的人才，但，学习推荐算法真的这么
协同过滤推荐算法应该算是一种用的最多的推荐算法，它是通过用户的历史数据来构建“用户相似矩阵”和“产品相似矩阵”来对用户进行相关item的推荐，以达到精准满足用户喜好的目的。比如亚马逊等电商网站上的“买过XXX的人也买了XXX”就是一种协同过滤算法的应用。 推荐算法简介 目前的推荐算法一般分为四大类： 协同过滤推荐算法 基于内容的推荐算法 混合推荐算法 流行度推荐算法 协同过滤的推荐算法 协同过滤推荐算法应该算是一种用的最多的推荐算法，它是通过用户的历史数据来构建“用户相似矩阵”和“产品相似矩阵”来对用户进
双11刚刚过去，双12即将到来，不知大家的手是否还在？经历过某猫某东某宝拼杀的各位买家，大概都有过被这些平台猜透小心思，“看了又看、买了又买”的经历。它们在偷看你的生活吗，为什么总能直击你的心房，让你不由自主的献出积蓄呢？
推荐算法具有非常多的应用场景和商业价值，因此对推荐算法值得好好研究。推荐算法种类很多，但是目前应用最广泛的应该是协同过滤类别的推荐算法，本文就对协同过滤类别的推荐算法做一个概括总结，后续也会对一些典型的协同过滤推荐算法做原理总结。
推荐算法经过多年的发展已较为成熟，融合数学、计算机等多学科，进行分类与标签匹配，再通过海量运算后进行精准推荐
基于用户行为数据设计的推荐算法一般称为协同过滤算法，实现方法有基于邻域、基于隐语义模型、基于图的随机游走算法等，目前使用最多的是基于邻域的推荐算法，基于邻域的推荐算法又分为基于物品推荐算法和基于用户推荐算法。
目前，推荐系统在信息过滤中起着至关重要的作用。现有主流的推荐系统主要是通过学习数据中的相关性进而提取用户的行为偏好，例如协同过滤中的行为相关性，点击率预测中的特征-特征或特征-行为相关性。然而，遗憾的是，现实世界是由因果关系而不是相关关系驱动的，相关关系并不意味着因果关系。例如，推荐系统可以在用户购买手机后向其推荐电池充电器，其中后者可以作为前者的原因，而这种因果关系是无法反过来的。最近，为了解决这个问题呢，推荐系统的研究人员开始利用因果推理来提取因果关系，进而增强推荐系统的性能。
作者在前面几篇文章中对常用的推荐算法，如基于内容的推荐、协同过滤、矩阵分解、分解机、基于标签的推荐、深度学习等进行了详细介绍(点击蓝色字体阅读相关文章)，并在这些文章中详细说明了这些算法的优缺点。在本篇文章我们会介绍混合推荐系统(Hybrid Recommender Systems)，就是利用多种推荐算法配合起来做推荐，期望避免单个推荐算法存在的问题，最终获得比单个算法更好的推荐效果。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 推荐算法具有非常多的应用场景和商业价值，因此对推荐算法值得好好研究。推荐算法种类很多，但是目前应用最广泛的应该是协同过滤类别的推荐算法，本文就对协同过滤类别的推荐算法做一个概括总结，后续也会对一些典型的协同过滤推荐算法做原理总结。 推荐算法概述 推荐算法是非常古老的，在机器学习还没有兴起的时候就有需求和应用了。概括来说，可以分为以下5种： 1）基于内容的推荐：这一类一般依赖于自然
机器学习方法有望通过更有效地利用现有数据指导分子设计，加快和提高药物化学项目的成功率。自动化计算设计算法的一个关键步骤是分子生成，要求机器在适当的化学空间内设计出高质量的类药分子。许多分子生成的算法已经被提出，然而，一个挑战是如何评估生成分子的有效性。这里研究人员报告了三个图灵启发的测试，旨在评估分子生成器的性能。
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GRecX是基于tf_geometric框架的GNN-based的开源推荐算法框架，致力于构建高效统一易扩展的GNN-based推荐算法基准（Benchmark）库。GRecX实现了MF算法作为基础推荐算法，并实现现有最有效的且最有影响力的GNN-based推荐算法作为基准算法，如NGCF、LightGCN等。通过深度优化GRecX框架的内核，我们大幅度缩短了模型训练时间，有效提升了基准推荐算法性能。
小编邀请您，先思考： 1 如何做内容推荐？ 2 如何给一个购物中心推荐品牌？ 个性化推荐算法有许多类别，主要包括基于内容的推荐、协同过滤、SVD、基于知识的推荐以及混合推荐算法。 本文介绍基于内容的推
经过这么多年的发展，提出了各种各样的推荐算法，但不管怎样，都绕不开推荐算法的几个基本条件：
上篇文章给京东洗了个地，说京东金融没有偷偷上传用户图片，但是不表示有没有通过其他路径上传用户信息。今天我们就说说，我们的个人隐私数据，是怎么被各大公司采集的。
用户行为能够真实的反映每个用户的偏好和习惯，其中的显示反馈数据会比较稀疏，隐式的反馈数据蕴含了大量的信息。
近年来，各种各样的推荐算法层出不穷，特别是深度学习的发展，极大地推动了推荐系统的研究. 然而，各个推荐算法在实现细节、评价方式、数据集处理等方面存在众多差异，越来越多的研究者开始对推荐领域的可复现性产生担忧. 为了帮助缓解上述问题，我们基于PyTorch实现了一个综合、高效、易扩展的轻量级推荐算法框架ReChorus，意为构建一个推荐算法的“合唱团”.
这篇文章我们主要关注的是基于内容的推荐算法，它也是非常通用的一类推荐算法，在工业界有大量的应用案例。
作者 | 谢幸、张富峥 编者按：互联网的迅猛发展为信息量的惊人膨胀提供了肥沃的土壤。丰富的信息资源给用户提供更多选择的同时，信息的泛滥也意味着用户必须为信息筛选付出更大的成本。 应运而生的个性化推荐技术能够在这个被信息淹没的时代，把用户最感兴趣的内容直接呈现在用户面前。本文中，微软亚洲研究院研究员谢幸、张富峥将为你揭开大数据背后个人性格的神秘面纱，近距离感受个性化推荐的神奇之处。原论文刊登于《中国人工智能学会通讯》2017年第07期。 个性化推荐系统大致可以分为三层境界，以电商推荐场景为例： 第一层
在推荐算法没出来之前，都是我们主动去寻找信息，而推荐算法出来之后，一切都反过来了，我们成为了被动者，信息主动来投喂我们了。
【大数据100分】王答明：个性化推荐的前世今生及1号店实践 主讲嘉宾：王答明 主持人：中关村大数据产业联盟 副秘书长 陈新河 承办：中关村大数据产业联盟 嘉宾介绍： 王答明： 1号店IT资深经理，负责个性化推荐/大数据挖掘。早年曾在Intel, Alcatel等公司做过大型分布式系统，p2p网络, 移动自组织网络等分布式协议的研发。后加入Autodesk，成为其内容搜索组上海区的创始成员和技术负责人，期间曾负责过基于机器学习的自动分类，分词和信息抽取等方向，也曾带团队利用hadoop对搜索的backe
随着互联网发展，各类信息越来越多，如何进行有效的信息获取及展示成为用户和平台共同关注的问题，而有效的推荐可帮我们进行信息过滤，成为解决这项问题的重要手段。
在北京大学第42届ACM-ICPC国际大学生程序设计竞赛全球总决赛现场，一款基于《星际争霸II》的AI人机协作挑战赛也在同期进行，主办方启元世界，一家主打决策智能的AI初创公司。
《推荐算法简述》文章介绍了推荐算法分类，包括非个性化推荐、个性化推荐（基于内容的推荐算法和协同过滤推荐算法）。此外，文章还介绍了推荐算法中的时效性和新内容的发现，以及基于用户和基于Item的协同过滤推荐算法。
需求 当下，个性化时代的潮流势不可挡，业界普遍意识到了推荐是网站的一项基本服务。但是，人们对推荐该如何来做，也就是推荐技术本身，还不甚了解。我们经常会遇到这样的疑问：“购买过该商品的用户还购买过哪些商品这种推荐，不是一个SQL语句就搞定了吗？”其实不然，推荐技术远远不是这么简单。广义上讲，推荐技术属于数据挖掘和机器学习范畴，这也意味着好的推荐服务依赖于科学的推荐算法和大量的学习数据。对于电子商务和资讯网站来讲，想在推荐技术领域精耕细作，研发高端的推荐算法并应用到海量数据上是非常困难的。正是在这样的背景下，百
如今，推荐算法已经深入到我们生活的各个方面，比如说淘宝根据我们之前的浏览记录给我们推荐想要购买的商品；抖音不停地给我们推荐各种我们感兴趣的视频（虽然我个人不太喜欢抖音，觉得抖音会让我们丧失独立思考的能力，但是它的推荐算法还是很厉害的）
推荐算法概览（一） 为推荐系统选择正确的推荐算法非常重要，而可用的算法很多，想要找到最适合所处理问题的算法还是很有难度的。这些算法每种都各有优劣，也各有局限，因此在作出决策前我们应当对其做以衡量。在实践中，我们很可能需要测试多种算法，以便找出最适合用户的那种；了解这些算法的概念以及工作原理，对它们有个直观印象将会很有帮助。 推荐算法通常是在推荐模型中实现的，而推荐模型会负责收集诸如用户偏好、物品描述这些可用作推荐凭借的数据，据此预测特定用户组可能感兴趣的物品。 主要的推荐算法系列有四个（表格1-4）： 协同
原文：Overview of Recommender Algorithms 作者： MAYA.HRISTAKEVA 译者： 孙薇 推荐算法概览（一） 为推荐系统选择正确的推荐算法非常重要，而可用的算法很多，想要找到最适合所处理问题的算法还是很有难度的。这些算法每种都各有优劣，也各有局限，因此在作出决策前我们应当对其做以衡量。在实践中，我们很可能需要测试多种算法，以便找出最适合用户的那种；了解这些算法的概念以及工作原理，对它们有个直观印象将会很有帮助。 推荐算法通常是在推荐模型中实现的，而推荐模型会负责
其中，前三者是和机器学习没有任何关系的，但却是推荐效果最好的三种方式。一般说来，这部分内容应该占到总的推荐内容的80%左右，另外20%则是对长尾内容的个性化推荐。
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