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”。
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。
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...
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...
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...
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...
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...
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...
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...
本文将介绍的论文 Long-tail Augmented Graph Contrastive Learning for Recommendation 已被 EC...
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...
协同过滤算法作为推荐系统中的经典算法,在实际应用中取得了很大的成功。选择合适的协同过滤算法需要根据具体的场景和数据特点进行调整和优化。未来随着深度学习等技术的发...
TLDR: 本文详细介绍了端侧推荐系统的最新进展情况,具体包括端侧推理与部署、端侧训练与更新以及端侧推荐系统的安全与隐私等部分。最后介绍了这一研究领域所面临的潜...
京东搜索搞了一种在召回阶段简单的自适应调整温度系数和margin的方法,比WWW那篇论文更简单。主要看两个大盘指标:UV值(每个独立访客的收入)和UCVR(订单...
港科大团队在Recsys23上提出了针对推荐系统中多兴趣召回问题的新策略。为应对select-interest-focused特性使现有负例采样策略失效和现有兴...
大模型LLM在越来越多的领域开始崭露头角,前段时间我们整理了大模型在推荐系统中的应用 survey,当时留了一些坑没填上,今天补上。
出差期间,我在酒店百无聊赖地打开了小红书。一篇看似平淡无奇的笔记吸引了我的注意——一位 ID 叫「倚着彩虹看夕阳」的用户发帖,说自己在酒店的床上看西游记时,感觉...