本文介绍了腾讯游戏社交算法团队研发的能够处理百亿级大规模图数据的分布式网络表征算法，及其在多个游戏业务场景落地应用，并且取得明显的实际业务效果提升。

| 导语： 腾讯游戏社交算法团队和上海交通大学共同研发了超越二元偏好的点击率预测模型（BBP），落地应用在多个游戏场景中，显著提升了社交推荐系统的性能。相关工作...

基于3的关联信息，人们设计了“协同过滤的推荐算法”。 基于2的内容信息，设计出“基于内容的推荐算法”。 现在的推荐系统普遍同时利用这三种信息，下面我们就来看看这...

E∗∘ω∗表示对比视图创建操作，不同的基于对比学习的推荐算法有不用的创建过程。每个视图的构造由数据增强过程ω∗（可能涉及在增强图中的节点/边）以及嵌入编码过程E...

TLDR: 本文全面综述了自监督学习（SSL）在推荐系统中的应用，深入分析了逾170篇论文。提出了一个涵盖九大推荐场景的自监督分类体系，详细探讨了对比学习、生成...

TLDR: 本文提出一种通用的去噪自增强学习框架，该框架不仅结合了社会影响力来帮助理解用户偏好，而且还通过识别社会关系偏差和去噪跨视图自监督来减轻噪声影响。

三是推荐算法不会消失，因为推荐算法的准确度非常高，最差的情况下它也会作为一种 backend 内嵌于大模型当中。

看到这个消息，感觉非常振奋，毕竟特斯拉走的纯视觉的自动驾驶方案，如果能发布Robotaxi，说明特斯拉的自动驾驶技术已经比较成熟了。

TLDR: 本文针对协同过滤技术固有的数据稀疏问题，提出了两种监督对比损失函数，将锚定节点的近邻信息视为最终目标损失函数内的正样本。通过对所提出的损失函数进行梯...

代码和模型权重已上线GitHub。官方信息显示，此次开源的Grok-1是一个3140亿参数的混合专家模型——

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...

机器学习算法中，经常需要 判断两个样本之间是否相似 ，比如KNN，K-means，推荐算法中的协同过滤等等，常用的套路是 将相似的判断转换成距离的计算 ，距离近...

赵前（im0qianqian、千千），一个电脑迷、技术控，退役 ACMer（CF 2000+）。主要研究图学习、推荐算法、大语言模型与知识图谱的应用，曾在 Se...

这几日传得沸沸扬扬的「清华夫妻因谷歌裁员双双自杀」案件，由当地警方公布了现场细节：

本文是针对触发诱导推荐（Trigger-Induced Recommendation，TIR）提出的推荐算法，所谓TIR就是比如在大促活动会场点击某个item后...

TLDR: 本文将社交推荐任务建模在双曲空间学习之下，并提出了一种基于双曲图学习的社交推荐模型。具体的，其设计了一个双曲社交预训练模块以保留社交结构作为特征，并...

营销这个事情，我很早以前就盯着它研究了很久，甚至有段时间，还在脑海中强行给自己安排了计划，要每天都给营销安排一些学习时间，当时拍脑袋的想法是4个小时，但是很不幸...

很早之前就有过想写推荐系统系列文章了，本人曾任职高级大数据工程师全程参与过推荐系统的搭建，故在搭建推荐系统算得上是有一定的经验。推荐系统搭建有相当多的细节和要考...

在推荐算法没出来之前，都是我们主动去寻找信息，而推荐算法出来之后，一切都反过来了，我们成为了被动者，信息主动来投喂我们了。

一直以来，推荐系统领域面临模型线上线下效果差距大的痛点问题，昂贵的线上 A/B 测试成本使得广大研究人员望而却步，也造成学术界的推荐系统研究与工业界的实际应用间...