首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    推荐系统算法和模型实战经验【肝了好久】

    我们在学习推荐系统的时候,最好是理论结合项目一起来做,项目能直接检验学习的理论知识。我觉得推荐系统算法和其他深度学习算法不一样的点在于:推荐系统算法有比较多的项目可以去练手(就是说推荐系统算法的应用更大众化,模型应用广泛,训练数据更多。) 本文将从推荐系统理论知识,到经典算法,到模型应用和大家详细说一说。(最后会给大家总结一个学习路径,需要的自取) 推荐系统发展 分类目录👉搜索引擎👉推荐系统 推荐系统能做的 推荐系统能够主动为我们提供千人千面、个性化服务 电商:据说亚马逊收入至少有35%来自推荐算法; 应用

    03

    【腾讯云云上实验室】基于向量数据的客户价值体系推荐系统设计

    很早之前就有过想写推荐系统系列文章了,本人曾任职高级大数据工程师全程参与过推荐系统的搭建,故在搭建推荐系统算得上是有一定的经验。推荐系统搭建有相当多的细节和要考虑的业务情况,以及要结合当前业务信息和用户信息的多维度属性,可以说得上是个大工程。做推荐系统的最看重的就是模块设计和用户画像体系,这两块相当于推荐系统的心脏和肌肉,光靠一篇文章是比较难全面讲解整体推荐系统的搭建的,好在腾讯云推出了向量数据库,免去了最为繁琐复杂的向量数据库设计步骤,可以直接利用腾讯云数据库强大的功能快速构建推荐系统。本篇文章将详细介绍推荐系统的定义以及推荐系统的架构设计,和深入浅出讲解向量分析,最后通过实例案例结合腾讯云向量数据库完成轻量级推荐系统搭建。

    02

    让推荐系统变得会“说话”——推荐理由设计实践

    推荐系统对于处于信息爆炸时代的我们来说并不陌生。在日常生活中,我们使用到推荐系统提供的各种服务,在社交工具上认识志同道合的朋友,到音乐网站中欣赏自己感兴趣的音乐作品,从一大堆企业岗位信息中挑选出一份称心如意的工作等等。一个优秀的推荐系统能像朋友一样理解用户的需求,提供给用户有价值的信息,并且帮助用户做出正确合理的决策。而推荐系统要向人性化的方向发展,除了要深入分析用户喜好制定合理的推荐策略,能够对推荐的结果提供合理的解释也相当重要。推荐理由在推荐系统中随处可见,举一些典型例子譬如,“你可能认识小李,你们有16个共同好友”,“你收藏的《哈利波特》主演丹尼尔•雷德克里夫最新力作”等。作为推荐系统与用户的直接交流方式,推荐理由在推荐系统中发挥着重要的作用。本文将就我在推荐理由应用于推荐系统中的心得体会,与大家进行分享。

    01
    领券