机器之心 & ArXiv Weekly Radiostation 参与：杜伟、楚航、罗若天 本周的重要论文包括上海交大与 MIT 的联合项目 SwingBot...

推荐系统是机器学习的一大主要应用，旨在根据用户偏好推送相关内容，比如推荐电影餐厅、搭配时装首饰或筛选媒体信息流等。近年来，随着RNN等诸多深度学习（DL）组件和...

 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...

作者 | Claudio Masolo 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 eBay 基于自然语言处理（NLP）技术，特别是 BERT 模型开发了一个...

 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...

考虑到推荐系统目前采用的AI推荐算法众多，所以我们设计了一个推荐系统外的解释系统或算法，用于对推荐系统进行解释或直接作为一个整体对外提供具有解释性质的推荐。

舍弗勒集团是全球领先的汽车和工业产品供应商，以高品质、卓越技术和创新能力著称，提供高精度的发动机、变速箱、底盘部件和系统，以及滚动轴承和滑动轴承解决方案。

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。

强化学习在各个公司的推荐系统中已经有过探索，包括阿里、京东等。之前在美团做过的一个引导语推荐项目，背后也是基于强化学习算法。本文，我们先来看一下强化学习是如何在...

之前学习了强化学习的一些内容以及推荐系统的一些内容，二者能否联系起来呢！今天阅读了一篇论文，题目叫《DRN: A Deep Reinforcement Lear...

上一篇中介绍了Bandit算法，并介绍了几种简单的实现，如 Epsilon-Greedy算法，Thompson sampling算法和UCB算法。

Exploration and Exploitation(EE问题，探索与开发)是计算广告和推荐系统里常见的一个问题，为什么会有EE问题？简单来说，是为了平衡推...

在本系列第三篇文章中，在处理DeepFM数据时，由于每一个离散特征只有一个取值，因此我们在处理的过程中，将原始数据处理成了两个文件，一个记录特征的索引，一个记录...

在CTR预估中，经常会遇到one-hot类型的变量，one-hot类型变量会导致严重的数据特征稀疏的情况，为了解决这一问题，在上一讲中，我们介绍了FM算法。这一...

没有大量的数据，没有大量的人力就不能做好推荐么？当然不是，热传导/物质扩散推荐算法就是作为冷启动及小规模团队非常实用的推荐召回部分的算法。

SVD的另外一个应用就是推荐系统。也是目前SVD最主要的一个应用简单版本的推荐系统能够计算项或者人之间的相似度。更先进的方法则先利用SVD从数据中构建一个主题空...

如图1是一个真实世界中综合的推荐系统，它首先从不同的频道中集成了不同的项目（比如视频、新闻、文章），然后对这些项目进行排序并完成综合推荐。

萧箫 整理自 KDD 2021 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 这年头，推荐算法真是越来越智能了。 举个栗子，当你热衷于东京奥运会并且刷了不少剪辑视频，...

日前，Kaggle发布了OTTO – Multi-Objective Recommender System多目标推荐系统大赛。要求参赛者：

图神经网络在过去几年中获得了巨大的兴趣。这些强大的算法将深度学习模型扩展到非欧氏空间，并能够在包括推荐系统和社交网络在内的各种应用中实现最先进的性能。然而，这种...