协同过滤:这更多是基于多个用户及其兴趣的推荐。...因此，我尝试在youtube趋势视频数据集上创建一个基于内容的推荐系统，该数据集从以下Kaggle来源获得:Trending videos 2021，其中我只使用了英国版本。...，我们将使用Tensorflow hub上托管的预训练BERT嵌入，可以将其下载以进行微调，迁移学习等。...然后使用small_bert预训练的嵌入为数据集中存在的每个标题创建对应于内核的嵌入向量。...在这里，我们使用youtube标题创建了自己的推荐系统，而这些视频只是英国流行的视频，我们可以利用更多的数据和推荐频道来做得更好，而不是直接推荐视频。谢谢大家花宝贵的时间在阅读本文章上。
看题目，相信大家都知道本文要介绍的便是经典的Youtube的深度学习推荐系统论文《Deep Neural Networks for YouTube Recommendations》，如果你之前已经读过该文章...1、引言 youtube是世界上最大的视频内容平台，在如此体量的平台中，推荐系统是至关重要的。...构造一个强健的系统是十分困难的。 面临如此多的挑战，youtube是如何搭建自己的推荐系统的呢？我们一起来看看。 2、Youtube推荐系统 整体架构 Youtube推荐系统的整体架构如下： ?...训练样本是从Youtube所有的用户观看记录里产生的，而并非只是通过推荐系统产生的。...但是上述仅是经验之谈，也许类似阿里深度学习演化网络中RNN + Attention的方法，能够取得更好的推荐效果。
作者 | Plato SIGIR'19的一篇论文Neural Graph Collaborative Filtering（NGCF）介绍了用图神经网络（GNN）来增强协同过滤推荐系统的方法。...如何用协同过滤做推荐？ NGCF是如何构图的？NGCF在基础的GNN上有哪些改动？如何用NGCF做推荐？ 协同过滤 协同过滤（CF）是一种常用的推荐系统做法。...这个方法通过收集用户的兴趣和口味，给用户推荐口味相近的人喜欢的物品。 在构建推荐系统的过程中，我们收集了很多用户与物品的交互历史，比如豆瓣电影中用户对电影的打分；淘宝中用户对物品的浏览、购买等。...这种信息在推荐系统中无疑是非常重要的。 ? 那么作者在论文中如何将GNN加入协同过滤系统的呢？...首先，要将历史交互构图；然后，在这个交互图上，使用GNN来嵌入『高阶交互历史信息』，获得节点（用户、物品）的embedding；最后，通过embedding来近似历史交互矩阵 ? 。
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。...2.3 基于Graph学习物品嵌入向量 基于Graph学习物品的嵌入向量，作者借鉴的下面这篇文章《GATED GRAPH SEQUENCE NEURAL NETWORKS》（地址：https://arxiv.org...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...2.4 生成Session对应的嵌入向量 好了，经过T轮的图网络，我们得到了一个session中每个点击物品的向量，分别为[v1,v2,...,vn]，即下图中红色的部分我们已经获得了： ?
近几年，基于图嵌入技术的推荐系统已成为一个热门的研究焦点，并将随着图嵌入技术的不断发展而持续。...近日发布的《基于图嵌入技术的推荐系统》长文综述，系统地阐述了二部图、广义图和知识图谱上的图嵌入技术，以及将它们应用到对应推荐场景中的推荐模型。...相比于仅关注其一，将二者的思想进行结合，或将更能够促进推荐系统的发展。 几年来，也有不少研究将网络拓扑结构中的模体、社团等子图用于指导基于图嵌入技术的推荐，如随机游走和图神经网络的信息传递规则等。...基于二部图嵌入推荐系统发展历程 基于常规图嵌入推荐系统发展历程 基于知识图嵌入推荐系统发展历程 以及对它们各自的优势和劣势进行了总结比较，如下图所示： 同时，为了更有效地对这些框架下的推荐模型进行全新的建模...，推动领域的发展，本文还提出了一个用于基于图嵌入技术的推荐系统的建模方案。
前言 这是一篇关于讲述推荐系统邂逅深度学习故事的文章。...摘要 本文围绕深度学习技术在推荐系统方面的研究展开介绍，首先介绍推荐系统的相关内容以及面临的主要挑战，然后介绍目前主流的解决方案以及应用深度学习技术的必要性；第二节介绍深度学习技术的相关概念以及它的适用场景及限制条件...好在深度学习在各类边信息中都有其发挥作用的场景，使得系统可以将复杂耗时的特征工程交给深度学习来自动提取，而推荐系统则可以更专注于如何提供更好的推荐策略，正所谓术业有专攻。...；文本数据被表示为序列的形式，人们基于分布式假设设计出了带滑动窗口的词嵌入技术（Word2vec），使得学到的词向量具有推理的作用；对于带有时间序列的数据，人们设计出了循环神经网络（RNN），使得参数可以受上一时刻的影响...推荐系统，作为机器学习中主要的应用之一，同样也借势深度学习，逐渐取得了令人振奋的结果。 插上深度学习翅膀的推荐系统 对于推荐系统来说存在两大场景即评分预测与Top-N推荐。
本文是《深度学习推荐系统》一书的阅读笔记和思维导图，建议大家入手一本王喆老师的新书，看完绝对会收获颇丰！ ?...二、前深度学习时代-推荐系统的进化之路 1、协同过滤--经典的推荐算法 协同过滤是协同大家的反馈、评价和意见一起对海量的信息进行过滤，从中筛选出目标用户可能感兴趣的信息的推荐过程 基于用户的协同过滤UserCF...三、浪潮之巅-深度学习在推荐系统中的应用 1、深度学习时代的模型 表达能力更强，能够挖掘更多数据中潜藏的模式 结构灵活，能够结合业务灵活选择模型结构 两类思路 特征工程自动化的思路：PNN、Wide&Deep...结合FM思路的深度学习模型，基本特点是在经典多层神经网络的基础上加入针对性的特征交叉操作，让模型具有更强的非线性能力 FNN：用FM训练好的隐向量来初始化Embedding层，为Embedding预训练提供了借鉴思路...六、深度学习推荐系统的工程实现 1、推荐系统的数据流 批处理大数据架构 分布式文件系统如HDFS和Map Reduce 数据处理延迟较大，影响相关应用的实时性 流计算大数据架构 Storm、Spark
2.4、 循环神经网络 RNN 更好的处理序列的信息 循环神经网络在推荐系统中的应用主要是用来建模数据之间的序列影响，从而帮助获取更有效的用户和项目隐表示。...2.5、 基于深度语义相似性模型（Deep Semantic Similarity Model）的推荐系统 深度语义相似性模型（DSSM）是一种广泛应用于信息检索领域的深度神经网络。...（a）基于深度语义相似性的个性化推荐；（b）多视角深度神经网络。...3.1 深度学习在基于内容的推荐系统中的应用 基于多层感知机的方法 基于卷积神经网络的方法 基于循环神经网络的方法 基于深度信念网络的方法 3.2 深度学习在协同过滤中的应用 基于受限玻尔兹曼机的协同过滤方法...基于自编码器的协同过滤方法 基于分布式表示技术的协同过滤方法 基于循环神经网络的协同过滤方法 基于生成对抗网络的协同过滤方法 基于其他深度学习模型的协同过滤方法 3.3 深度学习在混合推荐系统中的应用
图片本文从常见的推荐系统方法（基于内容、协同过滤等近邻算法、基于知识等）讲起，一直覆盖到前沿的新式推荐系统，不仅详细讲解原理，还手把手教大家如何用代码实现。...当然，随着神经网络的日益普及，很多公司的业务中使用到的推荐算法已经是上述所有方法结合的混合推荐系统。...实战数据集下载（百度网盘）：公众号『ShowMeAI研究中心』回复『实战』，或者点击 这里 获取本文 [19]基于TensorFlow搭建混合神经网络推荐系统 『MovieLens 电影推荐数据集』⭐...图片 神经协同过滤算法模型介绍大家在前面看到的协同过滤模型，学习能力相对比较弱，对于我们的信息做的是初步的挖掘，而现代的很多新的推荐系统实际上都使用了深度学习。...该模型旨在充分利用嵌入空间，不仅将其用于传统的协同过滤，还用于完全连接的深度神经网络，新添加的模型组成部分会捕获矩阵分解可能遗漏的模式和特征，如下图所示：图片代码实现下面我们来实现一下这个模型的一个简易版本
关于作者 辛俊波，腾讯算法数据中心\应用算法组 导语I推荐系统和搜索应该是机器学习乃至深度学习在工业界落地应用最多也最容易变现的场景。...而无论是搜索还是推荐，本质其实都是匹配，搜索的本质是给定 query，匹配 doc；推荐的本质是给定 user，推荐 item。本文主要讲推荐系统里的匹配问题，包括传统匹配模型和深度学习模型。...本文主要分为以下几部分： ❶ 推荐系统概述 ❷ 推荐系统的传统匹配模型 ❸ 基于 representation learning 的深度匹配模型 ❹ 基于 match function learning...的深度匹配模型 推荐系统概述 1.1 推荐系统本质 推荐系统就是系统根据用户的属性 ( 如性别、年龄、学历、地域、职业 )，用户在系统里过去的行为 ( 例如浏览、点击、搜索、购买、收藏等 )，以及当前上下文环境...推荐更希望能增加用户的时长和留存从而提升整体 LTV ( long time value，衡量用户对系统的长期价值 )，例如视频推荐系统希望用户能够持续的沉浸在观看系统推荐的视频流中；电商推荐系统希望用户能够多逛多点击推荐的商品从而提高
作者：一人 1.深度神经网络对于任何领域都是适用的 ?...深度神经网络（Deep Neural Networks, DNN）在过去的数年已经在图像分类、语音识别、自然语言处理中取得了突破性的进展。...深度神经网络通过众多的简单线性变换层次性的进行非线性变换对于数据中的复杂关系能够很好的进行拟合，即对数据特征进行的深层次的挖掘。因此作为一种技术手段，深度神经网络对于任何领域都是适用的。...---- 2.推荐系统简介 推荐系统的功能是帮助用户主动的找到满足偏好的个性化物品并推荐给用户。...因此为了实现性能与效果的平衡，大多的推荐系统将以上的计算过程分为两个部分： 推荐召回 推荐排序 推荐召回指在所有物品集合中检索到符合用户兴趣的候选集，大约筛选出几百个候选的列表。
摘要： YouTube使用了一种当今世界最大规模、最复杂的产品级推荐系统。本文从一个比较高的视角对系统进行了描述，并聚焦于深度学习带来的性能跨越式提升。...本文按照信息检索的二分法按照两个经典阶段进行介绍：首先详细描述深度候选生成模型，然后描述一个独立的深度排序模型。我们还介绍了设计、迭代和维护一个面向庞大用户量的巨型推荐系统的实践经验和洞见。...精华内容 精华1：系统架构，首先利用基于协同过滤的网络从数百万视频中选取数百个候选视频，然后通过排序网络从中选取几十个视频推送给用户，系统结构如图所示。 ? ?...精华2：分类器，将推荐作为极限多类别的分类器，利用深度神经网络及其softmax分类器，从用户的历史和语境中学习用户的嵌入特征u ?...可以发现网络深度的增加对于排序精度的提升有明显作用。 ? Youtube2016年推荐算法全文下载，公众号回复：20180209
推荐系统中的核心是从海量的商品库挑选合适商品最终展示给用户。由于商品库数量巨大，因此常见的推荐系统一般分为两个阶段，即召回阶段和排序阶段。...召回阶段主要是从全量的商品库中得到用户可能感兴趣的一小部分候选集，排序阶段则是将召回阶段得到的候选集进行精准排序，推荐给用户。 本篇我们来总结一下推荐系统中几种常用的召回策略。...好了，到这里，对深度树匹配模型做一个简单的总结： ? 4、总结 本文介绍了推荐系统在召回阶段常用的模型，有协同过滤模型、向量化召回模型和深度树匹配算法。...参考文献 1、推荐系统理论(二) -- 利用用户行为数据进行推荐(协同过滤)：https://www.jianshu.com/p/8d90824d52c5 2、项亮：《推荐系统实践》 3、局部敏感hash...：https://www.cnblogs.com/wt869054461/p/8148940.html 4、推荐系统遇上深度学习(三十四)--YouTube深度学习推荐系统：https://www.jianshu.com
（3）基于模型的推荐算法 基于模型的推荐算法种类非常多，最常用的有矩阵分解算法、分解机算法等。目前深度学习算法、强化学习算法、迁移学习算法也在推荐系统中得到大规模采用。...有很多研究者及工业实践者将深度学习用于推荐系统，也取得了非常好的成绩，如youtube、Netflix、阿里、京东、网易、携程等，都将深度学习部署到了实际推荐业务中，并取得了非常好的转化效果(参考后面的参考文献中对应的论文...a 将用户嵌入一个高维向量空间，基于用户的向量表示做聚类 将用户相关特征嵌入向量空间的方式有很多，下面都是非常主流的做法。...b 采用嵌入的思路做推荐。...该模型将传统模型和深度学习模型相结合。
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
： 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...推荐系统遇上深度学习(十一)--神经协同过滤NCF原理及实战 推荐系统遇上深度学习(十二)--推荐系统中的EE问题及基本Bandit算法 推荐系统遇上深度学习(十三)--linUCB方法浅析及实现...推荐系统遇上深度学习(十四)--强化学习与推荐系统的强强联合！
最近阅读论文的过程中，发现推荐系统中的评价指标真的是五花八门，今天我们就来系统的总结一下，这些指标有的适用于二分类问题，有的适用于对推荐列表topk的评价。...在推荐系统中，CG即将每个推荐结果相关性(relevance)的分值累加后作为整个推荐列表(list)的得分。...2）相关性好的排在推荐列表的前面的话，推荐效果越好，DCG越大。 NDCG DCG仍然有其局限之处，即不同的推荐列表之间，很难进行横向的评估。...而我们评估一个推荐系统，不可能仅使用一个用户的推荐列表及相应结果进行评估， 而是对整个测试集中的用户及其推荐列表结果进行评估。...IDCG, 即Ideal DCG， 指推荐系统为某一用户返回的最好推荐结果列表， 即假设返回结果按照相关性排序， 最相关的结果放在最前面， 此序列的DCG为IDCG。
| 作者：YEN | 单位：东北大学 | 研究方向：推荐系统、计算广告 本文分享一篇发表在ICLR’21的推荐系统方向的文章：推荐系统中可学习的嵌入维度。...（特征嵌入表占据了推荐模型中最大比例的存储成本，一般在嵌入表的参数量占据整个推荐模型的以上。） 其次，相同的特征嵌入维度可能很难处理不同特征之间的异质性。...问题定义 基于特征的推荐系统（Feature-based recommender system）广泛用于个性化信息服务平台中。...一般来说，深度学习推荐模型以各种原始特征（包括用户和物品的属性、交互上下文等）作为输入，进而预测用户喜欢物品的概率。...然后对于， 基于嵌入的推荐模型通过以下公式生成相应的嵌入向量： 其中是第i个特征域的嵌入矩阵，表示这个特征域共包含多少特征，表示嵌入维度。
文章的重点 1、总结推荐系统的架构 2、如何利用深度模型做召回 3、如何利用深度模型做Ranking 1、推荐系统的架构 在本文中，推荐系统的架构与其他的推荐架构极为类似，都是由两个部分组成：1、候选集生成...； Ranking模块负责从候选集生成模块产生的待推荐列表中再选择几十个视频，用于展示给用户。...2.2、神经网络的结构 召回训练的神经网络结构如下图所示： 在上面的神经网络的结构中，包含了两个阶段，分别为训练阶段和服务阶段： 训练部分会得到两个部分的数据：视频的embedding 和用户的...2.3、召回神经网络的训练 对于服务阶段使用到的相似向量的计算方法不在本文的讨论范围内，在这里着重讨论该神经网络的训练。...3.2、Ranking模块的神经网络架构 Ranking部分的神经网络架构与候选集生成部分的神经网络的架构模型类似 3.3、Ranking神经网络的训练 在本文中，作者将特征划分为离散型的类别特征和连续特征
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