在数字化时代，音乐已成为人们生活中不可或缺的一部分。随着音乐流媒体平台的兴起，如何在海量的音乐库中为用户提供个性化的音乐推荐，提升用户体验，已成为一个重要的研究...

在朴素的深度学习ctr预估模型中（如DNN），通常以一个行为为预估目标，比如通过ctr预估点击率。但实际推荐系统业务场景中，更多是多种目标融合的结果，比如视频推...

随着人工智能技术的迅猛发展，生成式AI（AIGC，Artificial Intelligence Generated Content）逐渐成为各行各业的热门话题...

Windows 7 是微软推出的一款经典操作系统，以其稳定性和用户友好的界面深受用户欢迎。尽管微软已停止对 Windows 7 的官方支持，但在某些特定场景中，...

随着移动互联网的飞速发展，人们已经处于信息过载的时代。在这个时代，信息的生产者很难将信息呈现在对其感兴趣的消费者面前，而信息消费者也难以从海量信息中找到自己感兴...

Bayesian Personalized Ranking Loss（BPR Loss）：它用于处理隐式反馈（例如用户与某个物品的交互记录）的推荐系统。BPR ...

随着ChatGPT横空出世，大模型的风算是吹遍了每一个领域，推荐系统作为老牌AI领域，也得沾沾光嘛~

本文的主要内容是介绍了一种名为LightFR的轻量级联邦推荐系统，该系统采用隐私保护的矩阵分解技术。文章首先回顾了矩阵分解、学习哈希和联邦推荐系统等相关领域的研...

深度学习在推荐系统中的融合并非偶然。随着互联网的飞速发展，数据量呈爆炸式增长，传统推荐系统面临着诸多挑战。例如，在处理大规模、高维度的数据时，传统方法往往显得力...

伪项目标签技术与 negative_sample_item 方法有关。在推荐系统中，负采样是一种处理未观察数据（用户未与之互动的项目）的方法。由于推荐系统的数据...

监管和评估机制的建立也是确保推荐系统公正性和多元化的重要保障。相关部门可以制定相关的法律法规和行业标准，要求推荐系统提供一定比例的多元化内容，并且定期对推荐系统...

在当今数据驱动的世界中，高效处理和搜索海量数据成为了关键任务。Faiss 作为一款强大的工具，为我们提供了在高维空间中进行快速相似度搜索的能力。本文将深入探讨 ...

多模态推荐系统是一种利用多种不同类型的数据源（例如文本、图像、视频、音频等）来进行推荐的系统。传统的推荐系统通常只依赖于单一模态的数据，例如用户的评分或点击行为...

论文标题：A Survey on Point-of-Interest Recommendation: Models, Architectures, and Se...

在全球化的浪潮中，制造业作为实体经济的基石，正面临着前所未有的挑战与机遇。随着市场竞争的加剧、客户需求的多样化以及生产技术的不断革新，制造业企业亟需提升自身的核...

在人类文明的长河中，音乐始终扮演着至关重要的角色。它不仅是情感的载体，更是文化的桥梁，跨越时空，连接着不同的人群和时代。然而，随着科技的飞速发展，特别是人工智能...

个性化推荐系统已成为许多互联网平台的重要工具，通过分析用户的行为数据，它能够在海量信息中提供定制化的推荐。随着深度学习和复杂算法的引入，推荐系统在精度和用户体验...

前一段时间公司上线了一套Go实现的推荐系统，上线后发现MMR层虽然只有纯计算但耗时十分离谱，通过pprof定位问题所在之后进行了优化，虽然降低了非常多但是我们认...

这样，使用Spark的ALS算法，完成了电影推荐系统的后台推荐数据准备。如果要做一个推荐系统的话，肯定要有前台页面，所以我们要将这部分数据放到后台数据库中。