张小磊

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一文了解推荐系统中的图神经网络

引言:近年来,GNN技术由于其在图数据学习方面的出色表现,在许多领域得到了广泛的应用。在推荐系统中,大部分信息本质上具有图结构,而由于GNN对于表示学习具有一定...

张小磊
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KDD2021 | 推荐系统中利用深度哈希方法学习类别特征表示

本文分享一篇谷歌团队发表在KDD’21的推荐系统文章:不使用嵌入表的方式获得类别特征的表征用于推荐系统[1]。

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NLP新宠 | 浅谈Prompt的前世今生

导读:本文目标是对近期火爆异常的Prompt相关研究作一些追溯和展望,内容主要参考论文《Pre-train, Prompt, and Predict: A Sy...

张小磊
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RecSys2021推荐系统论文集锦

第15届推荐系统年会(ACM RecSys 2021)将于9月27日-10月1日在荷兰阿姆斯特丹举行,大会表明可以以更包容的方式通过线上的形式允许有需要的人参与...

张小磊
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"轻量"且"优秀"的序列推荐模型

self-attention已经广泛使用在序列化推荐中,但是存在复杂度较高且过度参数化的问题,并且由于隐式位置编码的缘故,会使模型在对items之间的关系错误建...

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使用上下文信息优化CTR预估中的特征嵌入

今天给大家分享一篇来自微博的点击率预估论文,借鉴NLP领域的ELMO和Bert的思想,提出了一种使用上下文信息来优化特征嵌入的CTR预估框架,一起来看一下。

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KDD2021 | 最新GNN官方教程

KDD是数据挖掘类顶级学术会议,也是CCF-A类会议。本文整理了KDD2021上关于Graph,Graph Neural Network, Graph Repr...

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图神经网络从入门到入门

近年来,深度学习领域关于图神经网络(Graph Neural Networks,GNN)的研究热情日益高涨,图神经网络已经成为各大深度学习顶会的研究热点。GNN...

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一文梳理序列化推荐算法模型进展

| 作者:朱勇椿 | 单位:中国科学院大学 | 研究方向:跨域推荐、多任务学习

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KDD2021 | 基于元学习的内容定向推广

在推荐系统和广告平台上,内容定向推广模块需要尽可能将商品、内容或者广告传递到潜在的对内容感兴趣的用户面前。扩充候选集技术(Look-alike建模)需要基于一个...

张小磊
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Youtube的value-based强化学习推荐系统

本文介绍Youtube在2019年放出的两篇强化学习推荐系统中基于value-based的一篇,论文标题:SLATEQ: A Tractable Decompo...

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SIGIR2021 | 一人一世界: 利用剪枝技术学习用户的终生表征

论文链接: https://arxiv.org/pdf/2009.13724.pdf

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一文梳理冷启动推荐算法模型进展

如何给新加入的用户推荐可能感兴趣的物品?如何将新上架的物品推荐给潜在的用户?这两个问题分别是用户冷启动和物品冷启动,统称为冷启动推荐。冷启动问题是推荐系统中极具...

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腾讯全民K歌直播推荐算法实践总结

导读:直播是社交娱乐app的综合性变现工具,如何培养用户的心智,高效的建立用户和主播的多种连接 ( 点击、观看、关注、常看、常打赏 ) 是直播生态的重要问题之一...

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商品推荐挑战赛Baseline来袭,赶快阅读代码提交作品吧!

http://challenge.xfyun.cn/h5/invite?invitaCode=MHvT4W

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ICLR2021 | 推荐系统中可学习的嵌入维度

本文分享一篇发表在ICLR’21的推荐系统方向的文章:推荐系统中可学习的嵌入维度。

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SIGIR2021 | 一种自动发掘CTR预估中强大特征交互的通用方法

本文分享一篇发表在SIGIR’21的点击率预估方面的文章,AutoPI:一种自动发掘点击率预估中强大特征交互的通用方法[1]

张小磊
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100+篇论文合集: GNN在NLP中的应用

推荐一波大佬整理的GNN4NLP论文大合集,总共100多篇,涵盖NLP的各种任务~

张小磊
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KDD2019 | 强化学习优化推荐系统长期收益

强化学习在训练agent时,优化的目标是最大化决策所能带来的长期奖励。传统的基于监督学习的推荐系统往往不考虑长期奖励,而是仅考虑短期的收益(例如此刻推荐什么物品...

张小磊
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TFRS | 谷歌开源新一代推荐系统库

TensorFlow推荐器是一个使用TensorFlow构建推荐系统模型的库。它有助于构建推荐系统的全部工作流程:数据准备、模型制定、训练、评估和部署。它构建在...

张小磊

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