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

[摘要 ]滴滴要求各級負責人、區域負責人、客服團隊、應急處置人員實行24小時輪崗值班制度，全力保障春運期間高效應答並妥善處置各類緊急事件。 騰訊科技訊 1月22日訊息， 滴滴出行釋出官方春運公

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

從2015年的春節開始，滴滴順風車伴隨我們走過了三次春運，2019年的春節卻再也沒有了滴滴順風車的身影，滴滴順風車的迅速膨脹也正是依託了春運。每年過年的火車票總是那麼難搶，順風車成了火車和大巴的補充，每年這個時

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

網易科技訊11月2日訊息，  來自FF的訊息稱，在採取了一系列裁員、減薪等措施之後，因投資方恆大健康違約導致短暫現金流困難，迎來了融資方面的最新進展。 今日，路透社的一篇報道顯示，在針對投資方恆大的緊急救濟仲裁獲

眾所周知，自從我們接觸網際網路之後，坐車都方便了，在出行上，滴滴出行幫助我們解決出行的問題，其中，社會上不少企業，也想競爭網約車這個市場，不過起初的時候滴滴不是最強大，因為一場“燒錢”的比拼之後，滴滴最後獲得了