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百度短视频推荐系统的目标设计
短视频产品最近两年蓬勃发展,百度旗下的短视频品牌-好看视频,人均使用时长70分钟,短视频播放量已超30亿,从推荐系统的角度考虑,如何设计一个推荐系统的目标,以及短视频迭代过程中沉淀的思考。
认识推荐系统的关键技术
若你在一家24小时便利店里,你完全可以依靠自己,浏览所有货架上的商品,找到自己想要的薯片。 若你在一家规模较大的超市里,你就需要借助商品的分类信息了,才能避免在众多的货架间找来找去。 若你是在使用电商类应用,你不仅需要分类信息,还需要搜索功能,才能快速地找到,自己想要的那个品牌…
推荐系统之用户行为分析
基于用户行为的推荐,在学术界名为协同过滤算法。 协同过滤就是指用户可以齐心协力,通过不断地和网站互动,使 自己的推荐列表能够不断过滤掉自己不感兴趣的物品,从而越来越满足自己的需求。
推荐系统召回策略之多路召回与Embedding召回
图1. 推荐系统整体架构 1. 多路召回 所谓的“多路召回策略”就是指采用不同的策略、特征或者简单模型,分别召回一部分候选集,然后再把这些候选集混合在一起后供后续排序模型使用的策略。 然后我们来说说为啥需要用到多路召回策略,我们在设计召回层的时候,“计算速度”与“召回率”这两个…
PredictionIO:开源的推荐系统
PredictionIO 是一个用Scala编写的开源机器学习服务器应用,可以帮助你方便地使用RESTFul API搭建推荐引擎。 PredictionIO的核心使用的是一个可伸缩的机器学习库,基于Spark一个完整的端到端Pipeline,让使用者可以非常简单的从零开始搭建一…
深度丨从零搭建推荐体系
随着信息技术的迅速发展和信息内容的日益增长,“信息过载”问题愈来愈严重,愈发带来很大的信息负担。推荐系统可以有效缓解此难题,从而得到推崇并加以广泛应用。 简单来说: 推荐系统是通过挖掘用户与项目之间的二元关系,帮助用户从大量数据中发现其可能感兴趣的项目如网页、服务、商品、人等,…