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首页标签推荐系统

#推荐系统

推荐系统是一种信息过滤系统,用于预测用户对物品的“评分”或“偏好”。

Shopee:面向2026年的推荐算法前瞻

NewBeeNLP

导读 常规的推荐系统范式已经逐渐走入瓶颈,原因是在当前固定化的问题描述下模型和系统几乎已经发展到极限。当前的主要范式在模型上为召回+排序+重排,系统上为样本挖掘...

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TKDE2023 | 为推荐系统注入先验知识: 基于近邻增强的对比学习推荐算法

张小磊

TLDR: 本文针对协同过滤技术固有的数据稀疏问题,提出了两种监督对比损失函数,将锚定节点的近邻信息视为最终目标损失函数内的正样本。通过对所提出的损失函数进行梯...

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机器学习-08-关联规则和协同过滤

用户2225445

懂业务+会选择合适的算法+数据处理+算法训练+算法调优+算法融合 +算法评估+持续调优+工程化接口实现

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探索Python中的推荐系统:混合推荐模型

人类群星闪耀时

在推荐系统领域,混合推荐模型是一种将多种推荐算法组合起来,以提高推荐效果和覆盖范围的方法。本文将详细介绍混合推荐模型的原理、实现方式以及如何在Python中应用...

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探索Python中的推荐系统:内容推荐

人类群星闪耀时

通过本文的介绍,相信读者已经对内容推荐这一推荐系统方法有了更深入的理解,并且能够在Python中使用scikit-learn库轻松实现和应用内容推荐系统。祝大家...

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探索Python中的推荐系统:协同过滤

人类群星闪耀时

通过本文的介绍,相信读者已经对协同过滤这一推荐系统方法有了更深入的理解,并且能够在Python中使用surprise库轻松实现和应用协同过滤推荐系统。祝大家学习...

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神经网络算法 —— Embedding(嵌入)!!

JOYCE_Leo16

Embedding技术为推荐系统提供了有效的用户和物品向量表示,通过捕捉潜在关系提升推荐准确性,同时具备良好的扩展性,是推荐系统的关键组成部分。

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扩散模型+知识图谱的前沿综述

算法进阶

知识图谱(图网络)在推荐系统中的重要性不言而喻,但并非所有关系都与目标推荐任务相关。为解决这一问题,本文介绍了名为DiffKG的新的知识图谱扩散模型,结合了生成...

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Meta最新推荐算法:统一的生成式推荐第一次打败了分层架构的深度推荐系统?

NewBeeNLP

大家好,这里是 NewBeeNLP。今天看看Meta的最新推荐算法论文,“统一的生成式推荐”(GR) 第一次在核心产品线替换掉了近十年推荐工业界长期使用的分层海...

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MultiFS: 深度推荐系统中的自动多场景特征选择

秋枫学习笔记

传统的多场景推荐系统(MSRS)通常不加区别的使用所有相关的特征,忽视了特征在不同场景下的不同重要性,往往会导致模型性能下降。本文提出了多场景特征选择(Mult...

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Meta | Wukong:推荐系统中的Scaling Law探索

秋枫学习笔记

Scaling laws在nlp,cv领域的模型改进方面起着重要作用,但是目前推荐模型并没有表现出类似于在大型语言模型领域观察到的规律,本文在模型本身结构上做出...

22310

WWW2024 | PromptMM: 基于提示微调与知识蒸馏的多模态推荐系统

张小磊

多模态推荐系统极大的便利了人们的生活,比如亚马逊和Netflix都是基于多模态内容进行推荐的。对于学术研究,人们也遵循工业界的趋势,进行modality-awa...

14810

用9行python代码演示推荐系统里的协同过滤算法

mariolu

vivo · 后台开发工程师 (已认证)

推荐系统通过与用户交互的痕迹来了解用户的兴趣,从而提供个性化信息。与其他机器学习算法非常相似,推荐系统根据用户过去的行为进行预测。具体来说,它在根据经验预测用户...

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用9行python代码演示推荐系统里的协同过滤算法

mariolu

vivo · 后台开发工程师 (已认证)

推荐系统通过与用户交互的痕迹来了解用户的兴趣,从而提供个性化信息。与其他机器学习算法非常相似,推荐系统根据用户过去的行为进行预测。具体来说,它在根据经验预测用户...

14710

python演示推荐系统里的协同过滤算法

mariolu

vivo · 后台开发工程师 (已认证)

推荐系统通过与用户交互的痕迹来了解用户的兴趣,从而提供个性化信息。与其他机器学习算法非常相似,推荐系统根据用户过去的行为进行预测。具体来说,它在根据经验预测用户...

9810

python演示推荐系统里的协同过滤算法

mariolu

vivo · 后台开发工程师 (已认证)

推荐系统通过与用户交互的痕迹来了解用户的兴趣,从而提供个性化信息。与其他机器学习算法非常相似,推荐系统根据用户过去的行为进行预测。具体来说,它在根据经验预测用户...

9810

【Spring底层原理高级进阶】基于Spring Boot和Spring WebFlux的实时推荐系统的核心:响应式编程与 WebFlux 的颠覆性变革

苏泽

传统的Spring MVC架构是一种基于Java的Web应用程序开发框架,它遵循了MVC(Model-View-Controller)设计模式。下面将介绍传统S...

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Paper Digest | 突破个性化推荐数据稀疏性:长尾增强的图对比学习算法研究

机器智能社区

本文将介绍的论文 Long-tail Augmented Graph Contrastive Learning for Recommendation 已被 EC...

22110

机器学习中7种常用的线性降维技术总结

deephub

奇异值分解具有广泛的应用,包括数据压缩、降维、矩阵逆求解、推荐系统等。在降维中,只保留奇异值较大的项,可以实现对数据的有效压缩和表示。在推荐系统中,通过奇异值分...

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