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知乎從問答起步，已逐步成長為一個大規模的綜合性知識內容平臺。 截止目前，使用者數突破2.2億，有超過3000萬的問題被提出，並獲得超過1.3億個回答。同時，知乎內還沉澱了數量眾多的優質文章、電子書以及其它付

接下來會研究一下音樂推薦系統，需要資料來進行演算法及工程程式碼的演示，遂彙總一下網上開源的音樂資料集。 Million Song Dataset 說到音樂資料集第一位肯定是MSD，它包含了100萬首歌

推薦系統主要試圖預測user對item的評分或是偏好，通過評分的高低進行鍼對性的推薦。縱觀各網際網路大公司，幾乎都會採用使用到推薦服務，比如：新聞推薦、廣告推薦、商品推薦、書籍推薦等等。本文主要介紹如何使用ke

大家好，今天和大家分享一下個性化推薦研究進展。主要探討三個關鍵詞： 可解釋性、魯棒性和公平性 。我們大概2013年左右就開始做可解釋的推薦，此後也開始逐漸研究魯棒性和公平性。為什麼這三個詞很重要呢？

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個性化推薦已經成為現代人們生活的一部分， “猜你喜歡”、“相關閱讀”你一定並不陌生。計算機如何做到對使用者投其所好？ 企業在做個性化推薦時要如何精準把握使用者興趣？如何解決冷啟動問題？如何避免推薦結果的單調與

一年用一次的“春節+回家+催淚”的情感營銷套路已經用爛了，使用者越來越對此感到麻木無感，活動效果自然也不會好到哪裡去。如何在這個又一年春節之際，玩出點不一樣的花樣呢？ 又到一年春節時。品牌主們

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【51CTO.com原創稿件】 推薦系統的核心排序演算法已經從傳統的 LR、GBDT 等模型進化到了 Deep&Wide、DeepFM、PNN 等若干深度模型和傳統模型相結合的階段。 如何

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又開了一個新的坑，筆者工作之後維護著一個 NoSQL 資料庫 。而筆者維護的資料庫正是基於 社群版本的 Aerospike 打造而來。所以這個踩坑系列的文章屬於工作總結型的內容，會將使用開發 Aerospik

AI 前線導讀：在我國，電商非常發達。今年雙 11 的成交額僅僅過了 12 小時就達到了驚人的 1491.6 億元！電商在我國的火爆程度由此可見一斑。不知你們有沒有發現，在網店瀏覽商品時，它們好像能讀懂你的內

無線充電技術到今天為止已經128年了，近代這種技術再興起，也重啟於5年之前，為什麼還不能普及呢? 為什麼有貨無呢?是技術還是市場?是批量還是價格還是需求呢? 3個因素都有 早在1890年，物理

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