基于深度学习的模型主导了生产推荐系统的当代格局。现代推荐系统提供了大量实际应用。由于规模不断扩大的深度神经网络模型，它们取得了令人难以置信的进步。
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 文章来源：知乎 作者：赵鑫 深度学习将在多领域产生重要影响 摘要：最近几年是深度学习发展的黄金时间，在多个领域取得了重要进展，包括图像领域、语音领域、文本领域等。深度学习为科研工作者提供了一种非常有效的技术途径，其本质上是对数据特征进行深层次的抽象挖掘，通过大规模数据来学习有效的特征表示以及复杂映射机制，从而建立起有效的数据模型。从方法上来说，深度学习具有的优点本质上是领域无关的。因
基于深度学习技术的模型主导了现代工业级推荐系统的行业格局。现代推荐系统在大量场景中获得了实际应用。在规模不断扩大的深度神经网络模型的推动下，它们取得了一系列令人难以置信的成果和进步。
为了提高神经网络的性能，是应该增加宽度呢？还是应该增加深度呢？增加宽度和增加深度各有什么样的效果呢？ 本文对论文《Wide & Deep Learning for Recommender Systems Heng-Tze》中关于宽度模型和深度模型的对比实验进行介绍。
深度学习其实就是神经网络模型，一般来说，隐含层数量大于等于2层就认为是深度学习(神经网络)模型。神经网络不是什么新鲜概念，在好几十年前就被提出来了，最早可追溯到1943年McCulloch与Pitts合作的一篇论文(参考文献1)，神经网络是模拟人的大脑中神经元与突触之间进行信息处理与交互的过程而提出的。神经网络的一般结构如下图，一般分为输入层、隐含层和输出层三层，其中隐含层可以有多层，各层中的圆形是对应的节点(模拟神经元的对应物)，节点之间通过有向边(模拟神经元之间的突触)连接，所以神经网络也是一种有向图模型。
2016年DeepMind开发的AlphaGo在围棋对决中战胜了韩国九段选手李世石，一时成为轰动全球的重大新闻，被全球多家媒体大肆报道。AlphaGo之所以取得这么大的成功，这其中最重要的技术之一是深度学习技术。经过这几年的发展，深度学习技术已经在图像分类、语音识别、自然语言处理等领域取得突破性进展，甚至在某些方面(如图像分类等)超越了人类专家的水平。深度学习技术驱动了第三次人工智能浪潮的到来。
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。在实践中的应用已经证明了它可以作为对于一种十分有效的技术手段应用在大数据相关领域中。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。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 深度学习自出现以来，不断改变着人工智能领域的技术发展，推荐系统领域的研究同样也受到了深远的影响。 一方面，研究人员利用深度学习技术提升传统推荐算法的能力；另一方面，研究人员尝试用深度学习的思想来设计新的推荐算法。 基于深度学习的推荐算法研究不仅在学术界百花齐放，目前也受到了工业界的重视和广泛采用。深度学习具有强大的表征学习和函数拟合能力，它能在众多方面改革传统的推荐算法，如协同过滤、特征交互、图表示学习、序列推荐、知识融合及深度强化学习。下面将介绍推荐系
本文将从 Embedding 的本质、Embedding的原理、Embedding的应用三个方面，详细介绍Embedding（嵌入）。
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好，本周的AI Scholar Weekly栏目又和大家见面啦！
选自arXiv 机器之心编译 参与：Smith、黄小天 在信息泛滥的时代，如何快速高效地萃取出有价值信息成为人们的当务之急，传统的推荐系统由此应运而生；而在诸多领域硕果累累的深度学习也被应用于推荐系统
A Survey on Knowledge Graph-Based Recommender Systems
Louisa，携程算法工程师，热爱前沿算法和技术在个性化推荐和广告建模等业务的性能优化和落地。
推荐系统在我们的日常生活中发挥着越来越重要的作用，特别是在许多以用户为导向的在线服务中，推荐系统在缓解信息过载问题方面发挥着重要作用。推荐系统的目标是通过利用用户和物品的交互来提高匹配的准确性，识别出一组最符合用户显性或隐性偏好的对象(即物品)。
【新智元导读】本文是 Google Play 的 “App 发现”系列文章的第二篇，谷歌 App发现团队讨论了如何使用深度学习，根据用户曾经下载过的 App 和用户的使用环境，为用户提供个性化的app推荐。 在“App 发现”系列的第一部分，我们讨论了如何使用机器学习更深入地理解与 App 相关的主题，以在 Google Play 商店上提供更好的 App 搜索和发现体验。在本文中，我们将讨论深度学习框架如何根据用户曾经下载过的 App 和用户的使用环境，为用户提供个性化的App 推荐。 我们的 App 发
注意：论文中，很多的地方出现baseline,可以理解为参照物的意思，但是在论文中，我们还是直接将它称之为基线， 也就是对照物，参照物. 这片论文中，作者没有去做实际的实验，但是却做了一件很有意义的事，他收罗了近些年所有推荐系统中涉及到深度学习的文章 ，并将这些文章进行分类，逐一分析，然后最后给出了一个推荐系统以后的发展方向的预估. 那么通过这篇论文，我们可以较为 系统的掌握这些年，在推荐系统方面，深度学习都有那些好玩的应用，有哪些新奇的方法,这片论文起到了一个简报的作用，下面是论文的一个粗糙翻译： 概述
作者：肖仰华 复旦大学计算机科学技术学院，副教授，博士生导师，上海市互联网大数据工程技术中心副主任。 主要研究方向为大数据管理与挖掘、知识库等。 大数据时代的到来，为人工智能的飞速发展带来前所未有的数据红利。在大数据的“喂养”下，人工智能技术获得了前所未有的长足进步。其进展突出体现在以知识图谱为代表的知识工程以及深度学习为代表的机器学习等相关领域。随着深度学习对于大数据的红利消耗殆尽，深度学习模型效果的天花板日益迫近。另一方面大量知识图谱不断涌现，这些蕴含人类大量先验知识的宝库却尚未被深度学习有效利用。融合
肖仰华 复旦大学教授 复旦大学计算机科学技术学院，副教授，博士生导师，上海市互联网大数据工程技术中心副主任。主要研究方向为大数据管理与挖掘、知识库等。 大数据时代的到来，为人工智能的飞速发展带来前所未有的数据红利。在大数据的“喂养”下，人工智能技术获得了前所未有的长足进步。其进展突出体现在以知识图谱为代表的知识工程以及深度学习为代表的机器学习等相关领域。随着深度学习对于大数据的红利消耗殆尽，深度学习模型效果的天花板日益迫近。另一方面大量知识图谱不断涌现，这些蕴含人类大量先验知识的宝库却尚未被深度学习有效利用
推荐系统可以从百万甚至上亿的内容或商品中把有用的东西高效地显示给用户，这样可以为用户节省很多自行查询的时间，也可以提示用户可能忽略的内容或商品，使用户更有黏性，更愿意花时间待在网站上，从而使商家赚取更多的利润，即使流量本身也会使商家从广告中受益。
作者：陈仲铭 量子位 已获授权编辑发布 转载请联系原作者 深度学习最近大红大紫，深度学习的爆发使得人工智能进一步发展，阿里、腾讯、百度先后建立了自己的AI Labs，就连传统的厂商OPPO、VIVO都在今年开始筹备建立自己的人工智能研究所。 确实深度学习很火，近期深度学习的战火烧到推荐系统，其强大的表征能力和低准入门槛，已经成为各大高校和中国人改网络发paper的红利时代。可是我还没能发上那么几篇，之前面试大厂的AI labs被总监虐，感觉工作之后被压榨太多，快干了。 一. 推荐系统为什么引入深度学习？ 为
深度学习最近大红大紫，深度学习的爆发使得人工智能进一步发展，阿里、腾讯、百度先后建立了自己的AI Labs，就连传统的厂商OPPO、VIVO都在今年开始筹备建立自己的人工智能研究所。 确实深度学习很火，近期深度学习的战火烧到推荐系统，其强大的表征能力和低准入门槛，已经成为各大高校和中国人改网络发paper的红利时代。可是我还没能发上那么几篇，之前面试大厂的AI labs被总监虐，感觉工作之后被压榨太多，快干了。 推荐系统为什么引入深度学习？ 为什么我们会想到使用深度学习去处理推荐系统里面的事情呢，推荐系统从
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。
深度学习在计算机视觉和语言理解领域取得了惊人的成功，受此影响，推荐研究已经转向了基于神经网络的新推荐模型的发明。
在微信公众号“机器之心”中无意中看到的论文：Deep Learing based Recommender System：A Survey and New Perspectives
常建龙，师从潘春洪和向世明研究员，中国科学院自动化研究所在读博士生，主要研究方向为基于关系的深度学习，包括自动机器学习、网络压缩、深度图网络、深度无监督学习等等。目前已在IEEE T-PAMI（2篇）, NeurIPS和ICCV (Oral) 等机器学习与计算机视觉顶级期刊和会议发表学术论文。
今天我们剖析的也是推荐领域的经典论文，叫做Wide & Deep Learning for Recommender Systems。它发表于2016年，作者是Google App Store的推荐团队。这年刚好是深度学习兴起的时间。这篇文章讨论的就是如何利用深度学习模型来进行推荐系统的CTR预测，可以说是在推荐系统领域一次深度学习的成功尝试。
不知道大家有没有这样的感觉，本人一直觉得社交网络这个东西是一个很有意思的玩意儿，起初觉得它有意思也可能是由于这个可爱的名词-Social Network，也可能是被五颜六色的社交网络示意图所吸引，总之并没有什么高大上的名词来解释我对于它的喜爱。也正是由于这种莫名的好感，基于社交网络的推荐系统也成了我后来硕士阶段研究的课题。随着后续学习与研究的深入，逐渐了解到了社交网络中包含的有意思的结论以及所蕴含的强大知识，也更加确定了自己对于这一领域的喜欢。
选自arXiv 作者：Ayush Singhal、Pradeep Sinha、Rakesh Pant 机器之心编译 除了计算机视觉和自然语言处理，深度学习近年来在推荐系统上也取得了引人关注的结果。事实上，Spotify、Netflix、Facebook、谷歌等公司早已对深度学习推荐系统有过深入研究，并在实际应用中取得了很好的效果。来自 Contata Solutions 的研究人员发表在 IJCA 上的概述论文对这些研究进行了梳理。 论文：Use of Deep Learning in Modern Rec
推荐系统之于用户的角色，有时更像是无微不至的男朋友，你口渴时递给你符合口味的饮料，你饥饿时还你以常吃的披萨，你无聊时帮你推荐有趣的音乐亦或带你欣赏感兴趣的电影。
深度学习的概念源于人工神经网络的研究。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的有效表示，而这种使用相对较短、稠密的向量表示叫做分布式特征表示（也可以称为嵌入式表示）。本部分主要对于目前使用较广的一些学习算法进行一个简单的回顾。
TLDR： 本文综述了最近使用大语言模型技术来增强推荐系统的相关工作，主要是将当前工作分为预训练（Pre-training）、微调（Fine-tuning）和提示（Promoting）的角度来进行介绍。
协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生活原则 2.3.c 在线阅读 ApacheCN 面试求职交流群 724187166 ApacheCN 学习资源 目录 TensorFlow 1.x 深度学习秘籍 零、前言 一、TensorFlow 简介 二、回归 三、神经网络：感知器 四、卷积神经网络 五、高级卷积神经网络 六、循环神经网络 七、无监督学习 八、自编码器 九、强化学习 十、移动计算 十一、生成模型和 CapsNet
随着信息过载的增加，我们不可能通过观看海量的内容来获取我们想要的项目。推荐系统可以来拯救我们。推荐系统是一种模型，通过向用户展示他们可能感兴趣的内容，帮助他们探索音乐和新闻等新内容。
机器之心专栏 本专栏由机器之心SOTA！模型资源站出品，每周日于机器之心公众号持续更新。 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。 本文将分 3 期进行连载，共介绍 18 个在推荐系统任务上曾取得 SOTA 的经典模型。 第 1 期：DSSM、Youtube_DNN、SASRec、PinSAGE、TDM
鱼遇雨欲语与余：深入理解YouTube推荐系统算法zhuanlan.zhihu.com
与传统的浅层机器学习相比，深度学习具有优秀的自动提取抽象特征的能力，并且随着分布式计算平台的快速发展，大数据的处理能力得到极大的提升，使得近年来DL在工程界得到广泛的应用，包括图像识别，语音识别，自然语言处理等领域，并取得比传统机器学习更好的效果提升。另一方面，智能推荐系统，本质上是从一堆看似杂乱无章的原始流水数据中，抽象出用户的兴趣因子，挖掘出用户的偏好，因此把深度学习与推荐系统相结合成为近年来DL发展的一个新热点，事实上，Spotify，Netflix，Facebook，Google等公司早已经对如何把
深度神经网络（DNN）模型可以解决矩阵分解的这些局限性。DNN可以轻松地合并查询特征和项目特征（由于网络输入层的灵活性），这有助于捕获用户的特定兴趣并提高建议的相关性。
推荐系统是一种通过分析用户历史行为、个人兴趣和社交关系等信息，向用户提供个性化推荐内容的技术。推荐系统在电子商务、社交网络和音乐视频等应用中得到了广泛应用。本文将详细介绍推荐系统算法的研究与实践，重点介绍了协同过滤、基于内容的推荐和深度学习推荐模型，并分析了它们的优缺点和实际应用场景。
【导语】近期，Facebook 在博客上分享了第一篇详细介绍 Explore 系统关键技术，以及 Instagram 是如何为用户提供个性化内容的文章。本文就这些关键技术进行介绍，给从事或对相关工作感兴趣的开发者们分享一些想法或经验。
现在推荐系统，网络搜索和在线广告的数据大多是分类的，并包含多个字段，有一个典型的方法将他们转化成高维稀疏二进制特征表示就是通过one-hot编码。对于这些高维稀疏的特征，传统模型可能会限制它们从数据中挖掘浅层模式的能力，即低阶组合特征，另一方面，像深度神经网络这样的深度模型由于巨大的特征空间而不能直接应用于高维输入。所以本文提出了PNN这个模型，其中的embedding层学习种类特征的分布式表示，product层捕获种类特征之间的交互特征（学习filed之间的交互特征），全连接层捕获高阶交互特征。
推荐系统会存储大量的用户与items交互数据，这些数据可以用二部图呈现。二部图对消除推荐系统中数据稀疏性和冷启动有着巨大的帮助。这篇主要总结了3个典型的GNN方法在推荐系统领域处理用户与items的二部图。
互联网将全球信息互连形成了信息时代不可或缺的基础信息平台，其中知识分享服务已经成为人们获取信息的主要工具。为了加快互联网知识共享，出现了大量以知乎为代表的问答社区[1] 。用户注册社区后可交互式提出与回答问题达到知识共享和交换。然而，伴随用户急剧增多，平台短时间内积攒了数目巨大、类型多样的问题，进进超过有效回复数，严重降低了用户服务体验。如何将用户提出的问题有效推荐给可能解答的用户，以及挖掘用户感兴趣的问题是这些平台面临的严重挑战。这种情况下，工业界和学术界对以上问题开展了广泛研究，提出了一些针对问答社区的专家推荐方法提高平台解答效率[2] 。现有工作大多利用基于内容的推荐算法解决该问题[3-6]，比如配置文件相似性、主题特征相似性等，匹配效果依赖于人工构建特征的质量。近年来，以卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）、Attention 注意力机制为代表的深度学习技术不断収展，幵且已经成功应用到文本挖掘领域。相比于传统方法，深度模型可以学习到表达力更强的深度复杂语义特征。于是，出现了一些深度专家推荐算法，比如DeepFM[7] 、XDeepFM[8] 、CNN-DSSM 等，大大幅提升了传统推荐算法的准确度。虽然以上工作很好地实现了专家推荐，但都是根据用户长期关注的话题及相关解答历史刻画用户兴趣，产生的推荐结果也相对固定。随着时间推移，用户会不断学习新知识，其关注点及擅长解答的问题也很可能収生改变，由此会产生用户兴趣变化，甚至短期兴趣漂移[10] 。这些动态变化会严重影响推荐算法效果，所以如何动态刻画用户兴趣就显得尤为重要。其实，用户历史回答行为具有明显的时间序列关系，通过对已解答问题的序列分析有很大可能感知用户兴趣变化。近年来，循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）被广泛用来处理序 列 数 据 ， 比 如 长 短 期 记 忆 网 络 （ Long Short-Term Memory, LSTM）、门控循环单元（Gate Recurrent Unit, GRU）等,可以根据前面状态输入结合当前模型状态产生当前输出。该类方法可与 CNN结合处理问题内容序列数据，从用户历史解答行为中挖掘长期与短期兴趣，从而动态产生当前兴趣。综合以上讨论，本文提出了结合注意力机制与循环神经网络的问答社区专家推荐算法，能够根据用户历史解答序列动态构建用户兴趣特征，实现推荐结果随时间収展不断调整。 主要工作与贠献如下：（1）基于预训练词嵌入模型分别实现了问题标题与主题标签的语义嵌入向量表示，将 CNN 卷积模型与 Attention 注意力机制结合，构造基于上下文的问题编码器，生成不同距离上下文的深度特征编码。（2）问题编码器对用户历史回答的问题迚行序列编码，利用长短期记忆循环神经网络 Bi-GRU 模型处理编码后的问题序列，幵结合用户主题标签嵌入向量构造用户兴趣动态编码器。（3）将问题与用户编码器产生的深度特征点积运算后加入全连接层实现相似度计算产生推荐结果。在知乎公开数据集上的对比实验结果表明该算法性能要明显优于目前比较流行的深度学习专家推荐算法。
最近几年人工智能这个词很火，在百度的搜索词条上居高不下，电影中的那些硬核高科技也逐渐出现在我们身边。但是什么是人工智能呢？
大家好，我是花哥，之前介绍了图神经网络(GNN)的数学原理，本文介绍图神经网络的发展及应用进展。
https://icml.cc/Conferences/2022/AcceptedPapersInitial
2019 年年底，图灵奖获得者 Bengio 曾指出，我们正处于从以感知智能为代表的深度学习“系统一”，向以认知智能为代表的深度学习 “系统二”过渡的时期。
近期随着大模型的爆发，深度学习受到广泛关注，并成功应用于许多实际应用中。深度学习算法从大量数据中学习高级特征，从而超越传统机器学习。
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