基於Embedding的推薦系統召回策略
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
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
【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
我們在幫助紐約時報(The New York Times,以下簡稱NYT)開發一套基於內容的推薦系統,大家可以把這套系統看作一個非常簡單的推薦系統開發示例。依託使用者近期的文章瀏覽資料,我們會為其推薦適合閱讀的
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