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wen酱110586
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推荐系统“冷启动”全链路破局:从流量调控到算法落地
推荐系统“冷启动”全链路破局:从流量调控到算法落地 一、 为什么冷启动这么难?(本质归因) 在讨论“怎么做”之前,我们先要明白“痛在哪里”。根据系统分析,冷启动的核心难点主要来自两个层面: 1. 数据
想要了解推荐系统?看这里!(2)——神经网络方法
在上一篇文章《想要了解推荐系统?看这里!(1)——协同过滤与奇异值分解》中,我们谈到了协同过滤(CF)与奇异值分解(SVD)如何用于构建推荐系统。随着神经网络的兴起,如何利用这种技术构建推荐系统也引起了很多人的关注。这篇博文将介绍Spotlight——由PyTorch支持的推荐…
想要了解推荐系统?看这里!(1)——协同过滤与奇异值分解
推荐系统能够预测用户未来的兴趣偏好,并向用户推荐排序最靠前的item。在现代社会中,推荐系统之所以被人们需要,关键是由于互联网的普及,人们面临着太多的选择。过去,人们习惯在实体店购物,实体店的商品有限,人们的选择也有限。相比之下,如今互联网允许人们在线访问任何资源。尽管可用信息…
足够详细、足够简单的 Python 版推荐系统入门级—理论篇(上)|Python 主题月
这一次坐下来好好整理了一下推荐系统早期的简单且有效算法、基于内容推荐和协同过滤,感觉整理足够简单足够详细,希望大家能够喜欢
微信朋友圈推荐系统揭秘:内容去重 + 人设建模 + 多级缓存架构实战
你刷朋友圈,是看到“好友最新”,还是“你最感兴趣”的内容? 实际上,微信朋友圈推荐早已不是简单的时间倒序,而是融合了: 社交关系图建模 行为兴趣画像 缓存与流控的极致优化 本篇将揭秘这套“低调但高效”
深度学习在花椒直播中的应用——推荐系统冷启动算法
推荐系统是依据用户的个人喜好尽可能推荐用户喜爱的物品(视频、新闻、商品、直播等),而用户的兴趣偏好则通过过往的行为数据体现出来。当没有历史记录可循时,就存在推荐冷启动问题。本文在接下来的篇幅首先讲述冷启动的相关概念,然后介绍一些业界常规的解决方法,最后会着重阐述花椒直播在解决用…
RS(2)--从文本到用户画像
上一篇文章简单介绍了推荐系统的定义和应用,推荐系统第二篇,简单介绍用户画像的知识, 以及通过文本来构建用户画像的知识。 用户画像其实就是从海量的用户数据中,建模抽象出来每个用户的属性标签体系,这些属性通常需要具有一定的商业价值。 而如果从计算机的角度,用户画像是对用户信息的向量…
推荐系统实践-2-利用用户行为数据
感觉第二章应该是整本书的核心内容,讲解的是如何利用用户行为数据,通过“听其言,观其行”。着重讲解了两个算法: 我们可以通过用户留下的文字和行为了解用户兴趣和需求。 用户的行为不是随机的,而是蕴含着很多的模式,需要通过算法自动发掘用户行为数据,从用户的行为中推测出用户的兴趣,从而…
信息流推荐系统智能交付解决方案探索
本文主要介绍了百度大规模信息流推荐系统研发、交付效能提升的相关实践。涵盖研发、测试、发布、上线部署各个阶段,通过智能化手段,结合数据和算法,实现效能提升、以及流程智能流转,最终实现全流程的无人值守。
Gorse推荐系统指南:性能和准确率的权衡
在最理想的情况下,推荐系统应当将用户最可能喜欢的物品推荐给用户。然而,由于计算和存储资源总是有限的,推荐系统往往必须在推荐性能和准确率之间做权衡。