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入坑推荐系统,从Google这篇课程开始

作者:时晴 推荐系统内容实在太丰富了,以至于刚开始学的人都无从下手,当年时晴无意中翻到谷歌这篇教程,然后就开启了入"坑"推荐系统的神奇旅程,极力推荐给大家,大家也可以推荐给想学推荐系统的童鞋们。...大规模推荐系统 YouTube是怎么知道你要看的下个视频是啥的呢?Google应用商店又是如何选择哪款app展示给你的呢?为什么要有推荐系统呢?...相关术语: Items(documents) 推荐系统推荐的实体,对于YouTube就是视频,对于Google应用商店就是app。...Embedding 离散值到向量空间的隐射,大部分的推荐系统都是基于学到的item和query的向量表达来做推荐的。 推荐系统概述 推荐系统主要由3个部分组成,候选集生成(召回),粗排,精排。 ?...参考资料 https://developers.google.com/machine-learning/recommendation/overview

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Google 推荐在 MVVM 架构中使用 Kotlin Flow

Google 推荐在 MVVM 中 使用 Kotlin Flow Google 推荐在 MVVM 中使用 Kotlin Flow我相信如今几乎所有的 Android 开发者至少都听过 MVVM 架构,在...Google Android 团队宣布了 Jetpack 的视图模型之后,它已经成为了现代 Android 开发模式最流行的架构之一,如下图所示: ?...在官宣 Jetpack 的视图模型之后,同时 Google 在 [Jetpack Guide](https://developer.android.com/jetpack/guide#fetch-data...在 Google 发布的 Jetpack 的最新成员 Paging3,在其内部的源码实现也是使用的 Flow,关于 Paging3 的使用可以参考以下链接: Jetpack 成员 Paging3 实践以及源码分析...提供的 Demo 里面也都在使用 Flow,也有很多开源的 MVVM 项目也在逐渐切换到 Flow,为什么 Google推荐使用它呢,使用 Flow 能带来那些好处呢,为我们解决了什么问题 Kotlin

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Google 出品的 Java 编码规范,强烈推荐,权威又科学!

原文:google.github.io/styleguide/javaguide.html 译者:Hawstein 这份文档是Google Java编程风格规范的完整定义。...com.google包下) 3、第三方的包。...4.7 用小括号来限定组:推荐 除非作者和reviewer都认为去掉小括号也不会使代码被误解,或是去掉小括号能让代码更易于阅读,否则我们不应该去掉小括号。...4.8.7 Modifiers 类和成员的modifiers如果存在,则按Java语言规范中推荐的顺序出现。...推荐:如果某个单词已经有了常用的驼峰表示形式,按它的组成将它分割开(如”AdWords”将分割成”ad words”)。需要注意的是”iOS”并不是一个真正的驼峰表示形式,因此该推荐对它并不适用。

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如何为技术博客设计一个推荐系统(中):基于 Google 搜索的半自动推荐

与统计学相比,基于内容来向用户推荐相似的内容,往往更容易获得。对于推荐来说,则有两种方式: 手动推荐 自动推荐 (PS:我承认,这句话说了等于没说。) 如下图所示: 玩点什么推荐 手动推荐。...而在这篇文章里,我们将介绍 : 标签生成的方式 基于手动标签推荐 半自动的标签推荐 全自动的基于内容推荐 标签生成 文章与我们平时使用的物品,有很大的不同之处。...半自动标签推荐:基于 Google 搜索权重优化 于是,在我使用 Google Analtyics 的时候,我突然想到可以通过 Google Search Console 来获取用户搜索的关键词。...即: Google 搜索结果示例 如下表所示,会在 Google Search Console 写明其相应的位置、点击率、出现次数等等的信息: Queries Clicks Impressions CTR...相关搜索 不过,这个关键词表的最大意义在于,找出用户最需要的关键词;同时,也能帮我们找到,那些能在 Google 排到个好位置的词语。

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Google最新论文:Youtube视频推荐如何做多目标排序

作者 | 深度传送门 来源 | 深度传送门(ID:deep_deliver) 导读:本文是“深度推荐系统”专栏的第十五篇文章,这个系列将介绍在深度学习的强力驱动下,给推荐系统工业界所带来的最前沿的变化...本文主要介绍下Google在RecSys 2019上的最新论文[1],提出了一套大规模多目标排序框架应用于Youtube视频推荐,引入MMoE解决多目标学习,以及解决用户隐式反馈中的selection...介绍 本文提出了一套大规模多目标排序框架应用于Youtube视频推荐平台。...众所周知,Youtube视频推荐面临着众多的挑战,包括需要解决多个互相竞争的排序目标、以及用户反馈中的选择偏差(selection bias)等等。...消除selection bias 在推荐排序系统中,用户的隐式反馈譬如点击、观看等被广泛地应用在训练深度排序网络模型中。

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