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  • 深度推荐模型——BST [KDD 19][Alibaba]

    受Transformer在自然语言处理中取得巨大的效果启发,BST将应用Transformer 用于提取用户行为序列背后的隐藏信息,同时考虑序列的前后顺序,能够...

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  • 深度推荐模型——DIEN [AAAI 19][Alibaba]

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  • 深度推荐模型——DIN [KDD 18][Alibaba]

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  • 深度推荐模型——DCN [KDD 17][Google]

    视频讲解:https://www.yuque.com/chudi/tzqav9/ny150b#aalY8

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  • 深度推荐模型——NFM [SIGIR 17][新加坡国立大学]

    视频讲解:https://www.yuque.com/chudi/tzqav9/ny150b#aalY8

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  • 深度推荐模型——AFM [IJCAI 17][浙大、新加坡国立大学]

    视频讲解:https://www.yuque.com/chudi/tzqav9/ny150b#2XiWP

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  • 深度推荐算法——DeepFM [IJCAI 17][Huawei]

    视频讲解:https://www.yuque.com/chudi/tzqav9/ny150b#aalY8

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  • 深度推荐模型——xDeepFM [KDD 18][Microsoft]

    视频讲解:https://www.yuque.com/chudi/tzqav9/ny150b#aalY8

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  • 深度推荐模型——AutoInt [CIKM 19][北大]

    视频讲解:https://www.yuque.com/chudi/tzqav9/ny150b#aalY8

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  • 深度推荐模型——FiBiNet[RecSys 19][Weibo]

    微博提出的FiBiNet相当于对FNN进行了两部分的改进: 1、SENET Layer。作者认为模型需要学习不同特征的一个重要程度,对重要特征加权,对蕴含信息...

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  • pyspark 特征工程

    曾经在15、16年那会儿使用Spark做机器学习,那时候pyspark并不成熟,做特征工程主要还是写scala。后来进入阿里工作,特征处理基本上使用PAI 可视...

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  • pyspark做movielens推荐模型特征工程

    这篇文章我们来讲讲,如何使用pyspark为推荐模型做特征工程。同样的,我们将使用movielens数据集,我们需要进行Sample Label、Movie F...

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  • pyspark做Item2vec

    Item2vec 是基于自然语言处理模型 Word2vec 提出的,所以 Item2vec 要处理的是类似文本句子的观影序列:

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  • 深度推荐模型——FM

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  • 深度推荐模型——FFM

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  • 深度推荐模型——FNN [ECIR 16]

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  • 深度推荐模型——PNN [TOIS 16][交大]

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  • 密度聚类DBSCAN、HDBSCAN

    DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,具有噪声的基于密度的聚类方...

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  • 浅谈工业级推荐系统

    我于2020年8月受“第一届工业级推荐系统研讨会”的邀请,做了题为“工业级推荐系统最新的挑战和发展”的主题演讲。我们就依据这个演讲的内容作为一个起点,来聊一聊工...

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  • 《搜索和推荐中的深度匹配》——1.1搜索和推荐

    随着Internet的快速发展,当今信息科学的基本问题之一变得更加重要,即如何从通常庞大的信息库中识别满足用户需求的信息。目的是在正确的时间,地点和环境下仅向用...

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