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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

【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

AAAI 2019，進入 2019 年後人工智慧領域的首場頂會，將於明天正式拉開序幕；而今天正有無數學者跨越山川海洋，乘坐數十小時的飛機陸續抵達美國夏威夷首府檀香山。 正如大家所熟知，今年論文提交數量

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

小樂帝之前從事新聞客戶端產品工作，由於業務需要，對推薦系統原理有過粗淺的瞭解，人工智慧又屬於方興未艾的行業，專業人才較少，准入門檻不高。藉著這股風，開始混跡於人工智慧領域通用推薦系統應用，就

近幾年，人工智慧的可解釋性問題受到了來自政府、工業界和學術界的廣泛關注。美國國防部先進研究專案局DARPA資助了可解釋性人工智慧專案XAI（Explainable AI）；中國國務院在《新一代人工智慧規劃》中提

如果一味追求實時設計，對於線上併發量大的業務來說，瓶頸點是很多的，一個是IO消耗時間、一個是儲存消耗時間、一個是計算消耗時間。實際情況並不是一個方面的問題，而是三個方面交織在一起。 IO

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選自arXiv，作者：Rohan Ramanath 等，機器之心編譯，參與：路、王淑婷。 本文介紹了領英利用深度表徵學習模型來提升人才搜尋和推薦系統。 領英徵才解決方案（LinkedIn Talent

PredictionIO 是一個用Scala編寫的開源機器學習伺服器應用，可以幫助你方便地使用RESTFul API搭建推薦引擎。 PredictionIO的核心使用的是一個可伸縮的機器學習庫，基於Spark一

深度學習 應用甚廣 ，在諸多方面的表現，如影象分割、時序預測和自然語言處理，都優於其他機器學習方法。以前，你只能在 學術論文 或者大型 商業公司 中看到它的身影，但如今，我們已能利用自己的電腦進行深度學習計算

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