10月15日，物美聯合多點、鏈商優供在北京召開商業全面數字化高峰論壇。物美集團董事長張文中表示，現代零售業要堅決擁抱網際網路，徹底迴歸商業本質，全面數字化是一個不可阻擋的趨勢，數字化的目的是要提高供

10月15日(今日)，物美收購鄰家便利店已成定局，目前鄰家團隊已開始在物美開展工作。據物美集團COO許少川透露，物美希望悉數接手鄰家的160餘家門店。 實際上，早在8月份就有報道稱，鄰家便利店CEO王磊已入職物美

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

在第二部分，我們總結MLP基礎上的推薦系統，我在這裡只截取了原文的一部分內容。這篇部落格中所使用的註解字元和參考文獻目錄可以在 基於深度學習的推薦系統（一）Overview 中找到。我們把這些工作分為如下幾部

這是對近年來基於深度學習的推薦系統的內容的一份綜述，具體來說，大部分內容來自 Deep Learning based Recommender System: A Survey and New Perspect

網路中的資訊量呈現指數式增長，隨之帶來了資訊過載問題。推薦系統是大資料時代下應運而生的產物，目前已廣泛應用於電商、社交、短視訊等領域。本文將針對推薦系統中基於隱語義模型的矩陣分解技術來進行討論。 N

本文將利用python構建一個簡單的推薦系統，在此之前讀者需要對pandas和numpy等資料分析包有所瞭解。 什麼是推薦系統？ 推薦系統的目的是通過發現數據集中的模式，為使用者提供與之最為相關的資訊。當你訪問

機器之心 轉載 2018/10/07 12:41 推薦系統頂會 RecSys2018 最佳論文獎出爐！因果嵌入推薦與使用者研究成為焦

To Be Continued也就是繼續播放模式，在國外比較常見。這篇文章的原文來自To Be Continued。這不是完全和完整的翻譯稿，而是我個人認為的重要部分。如果發現有任何侵權行為。請聯絡我。

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“empty brown theater chairs” by Tyler Callahan on Unsplash 你是否有過這樣的疑惑：為什麼Netflix，Amazon，Google總能推薦到你

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A review on deep learning for recommender systems: challenges and remedies @somtian 推薦 #Reco

最近，流媒體音樂服務平臺Spotify與基因測試公司Ancestry.com進行合作，使用者關聯帳號之後，可以通過基因測試的結果給得到個性化音樂的推薦。如果使用者有西班牙血統，Spotify將推薦弗朗明哥舞曲，

感謝閱讀「美圖資料技術團隊」的原創文章，關注公眾號，後臺回覆 蔣文瑞 可獲取本次分享的完整 PPT，搭配文章看更清晰哦～ 隨著深度神經網路在語音和影象識別上取得的巨大成功，AlphaGo 戰勝人類圍棋頂