编译：伯乐在线-Marticles，英文：Toby Daiglehttp://blog.jobbole.com/114167/“聆忠言者众，惟智者受益。” — 哈珀·李许多人把推荐系统...
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2022-09-15 14:17:02
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推荐系统概论如果我们能为搜狗的用户推荐更合适的广告，让广告点击率增长1%，就能为公司增加上千万的利润。 ——《深度学习推荐系统 ·王喆》随着当今技术的飞速发展，数据量也与日俱增，人们越来越感觉在海量数据面前束手无策。正是为了解决信息过载(Information overload)的问题，人们提出了推荐系统（与搜索引擎对应，人们习惯叫推荐系统为推荐引擎）。当我们提到推荐引擎的时候，经常联想到的技术也
原创
2022-12-22 03:23:01
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文章目录同步读书之《菜根谭》1——栖守道德，毋依阿权贵。2——与其练达，不若朴鲁。推荐系统简介1 推荐问题的形式化定义2 推荐系统的历史3 参考文献 同步读书之《菜根谭》1——栖守道德，毋依阿权贵。 栖守道德者，寂寞一时；依阿权势者，凄凉万古。达人观物外之物，思身后之身，宁受一时之寂寞，毋取万古之凄凉。2——与其练达，不若朴鲁。 涉世浅，点染亦浅；历事深，机械亦深。故君子与其练达，不若朴鲁；
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2024-01-12 06:34:53
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文章目录前言一、实时推荐二 代码示例前言之前介绍了如何使用als算法进行离线的特征计算，本文阐述下如何已有的电影特征进行实时推荐。请大家参考。一、实时推荐 因为是初级推荐系统，请大家摒弃那些抖音实时推荐思路，那种会想当复杂。这里是电影实时推荐，只需要很简单思路实现即可。因为每一个电影栏位很多，会有一个单独的栏位进行实时推荐用户喜欢的内容。因此，实时算法如下： 当用户u对电影p进行了评分，将触发一次对u的推荐结果的更新。由于用户u对电影p评分，对于用户u来说，他与p最相似的电影们之
原创
2021-08-31 09:46:52
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“ 自Embedding的概念问世以来，Embedding的探索和应用就没有停止过，Word2Vec、Sentence2Vec、Doc2Vec、Item2Vec，甚至Everything2Vec。对，“万物皆可Embedding”。几年来，Embedding在推荐系统中的应用也越来越多，方式众多，技法新颖。” 由于Embedding太过重要，本文我们将详细讲解Embedding的相关知识，以及在推
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2024-03-24 20:02:26
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小结本次所涉及的模型用于推荐系统中的召回环节，该环节主要是一个embedding和筛选，本次所涉及的模型主要用于embedding过程。 DSSM双塔模型是指，user和item的embedding向量分别出自两个网络。模型并不复杂，由两个dnn流再加相似度计算构成。需要主要负样本采样及归一化/温度系数以保证欧氏空间的问题。 而YoutubeDNN则是单塔模型，user和item的embeddin
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2023-08-11 16:04:17
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文章目录前言一、ALS算法简介二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言本文阐述如何将电影评价矩阵通过ALS算法计算出电影特征，提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、ALS算法简介ALS是交替最小二乘法的简称，是2008年以来，用的比较多的协同过滤算法。它已经集成到Spark的Mllib库中，使用起来比较方便。这里可以想象一下，每个人的性格爱好可以认为是一个抽象的模型，每个人的模型都有自己的一个特点。因此，每个人对于商品的评价都有自己的一套规律，ALS算法就是可以通过这些已有的
原创
2021-08-31 09:46:54
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文章目录前言一、电影推荐架构1.1、系统架构1.2、项目数据流程二、电影推荐思路1.引入库2.读入数据总结前言随着互联网的发展，推荐系统在各种互联网项目中占据了不可缺少的一部分，商品的推荐，抖音小视频推荐，音乐推荐，交友推荐等等。电影系统相对来说是一种简单的推荐，因此笔者也从电影系统入手，进军推荐系统的学习，请大家参考。 一、电影推荐架构1.1、系统架构用户可视化：主要负责实现和用户的交互以及业务数据的展示，主体采用AngularJS2 进行实现，部署在 Apache 服务上。综合业务
原创
2021-08-31 09:46:58
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一、一般推荐系统的构建流程一般推荐系统的架构分为三个部分：在线部分，近线部分和离线部分。理解业务问题，比如是分类、回归、聚类问题选取特征：数值型、分类型训练模型、导出模型文件、模型部署二、召回阶段三、排序阶段（1）、LR（2）、FM/FFM在LR的模型中加入二阶特征的组合，即任意两个特征进行组合作为新的特征，这种组合的方式和多项式核方法SVM是等价的，然而在实际的业务中它有个潜在的问题，在大规模稀
目录推荐基础架构推荐目标工业推荐系统架构深度学习基础理论相关问答实践相关问答特征工程与Embedding推荐系统常用特征Spark特征处理Embedding技术Graph Embedding技术相关问答 本文为极客时间<<深度学习推荐系统实战>>的课堂笔记。 推荐基础架构推荐目标推荐系统目标：在信息过载的情况下，用户如何高效获取感兴趣的信息。推荐系统目标形式化定义： 对
目录标题推荐模型的重要性经典协同过滤和它的衍生模型矩阵分解的原理协同过滤算法的基本原理矩阵分解算法的原理用 Spark MLlib 已封装好的模型实现矩阵分解算法总结深度学习对推荐系统的影响一张深度学习模型 5 年内的发展过程图总结 推荐模型的重要性推荐模型在推荐系统中直接决定了最终物品排序的结果，它的好坏也直接影响着推荐效果的优劣。推荐系统的整体架构都是围绕着推荐模型搭建的，用于支持推荐模型的
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2024-04-24 16:14:15
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1. 深度学习推荐系统2. 推荐系统实战
原创
2021-11-16 17:11:04
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推荐系统推荐系统是一种信息过滤系统，为了解决信息过载问题系统组成一般包括日志系统，推荐算法和内容展示UI其中推荐算法为核心，它一般又可以分为三层：基础层，推荐（召回）层，排序层。基础层为召回层提供特征，召回层为排序层提供候选集，排序层输出排序后的推荐结果。上图参考自：微博推荐系统介绍基础层主要通过NLP、CV、知识图谱等技术构造特征，推荐（召回）层基于用户历史行为数据信息，特征信...
原创
2021-05-29 07:52:21
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最近这两年推荐系统特别火，本文搜集整理了一些比较好的开源推荐系统，即有轻量级的适用于做研究的SVDFeature、LibMF、LibFM等，也有重量级的适用于工业系统的Mahout、Oryx、EasyRecd等，供大家参考。PS：这里的top 10仅代表个人观点。 #1.SVDFeature 主页：
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2017-07-15 11:40:00
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推荐系统推荐系统推荐系统海量文本求topk相似：faiss库初探推荐搜索学习进化篇竞赛总结：天池OGeek算法挑战赛KDD CUP 2020: Multimodalities Recall深入理解推荐系统：Fairness、Bias和Debias
原创
2021-08-02 15:04:23
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datawhale rechub项目学习：https://github.com/datawhalechina/torch-rechub复现的论文：https://ww中也会命名为continous
原创
2022-07-14 12:53:11
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推荐系统架构下图所示是业界推荐系统通用架构图，主要包括：底层基础数据、数据加工存储、召回内容、计算排序、过滤和展示、业务应用。底层基础数据是推荐系统的基石，只有数据量足够多，才能从中挖掘出更多有价值的信息，进而更好地为推荐系统服务。底层基础数据包括用户和物品本身数据、用户行为数据、用户系统上报数据等。 召回内容电商网站、内容网站、视频网站中数据量很大，并不能直接把所有的物品数据全部输送到
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2023-07-17 17:23:17
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大家好，我是蘑菇先生。今天来聊聊推荐系统是如何在NLP的肩膀上前进的。最近在读Recsys2021上的paper，Transformers4Rec: Bridging the Gap between NLP and Sequential/Session-Based Recommendation。实际读完后，信息量很足，挺有收获，确实非常有意思。除了文章提出的方法本身，最有意思的是其关于NLP和推荐
推荐系统简单总结前言一、协同过滤（collaborative filtering）1.基于记忆（memory-based）2.基于模型（model-based）二、基于内容三、基于网络1. HHP2. PD四、其他推荐算法总结 前言 本文章将就现有的推荐系统做一个简单总结，可能不全面，欢迎补充。 一、协同过滤（collaborative filtering）1.基于记忆（memory-bas
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2023-08-11 17:59:29
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一、概念推荐系统，并不是真的就要求做一个“系统”，而是为解决信息过载（）Information overload）问题，应用协同智能（collaborative intelligence）做推荐的技术。 与搜索引擎对应，推荐系统也叫推荐引擎。但是推荐系统相对于搜索引擎来讲，更加倾向于针对没有明确目的人们。它会根据用户的历史行为、兴趣爱好、商品特征等因素进行分析，进而生成推荐结果。二、分类及评价指标
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2023-08-04 12:35:21
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