推荐算法
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  • 深入浅出推荐系统（六）：召回：一切为了业务
    如果把模型召回比喻成经济学中的市场机制，通过自由竞争来高效地完成资源交换，人工策略则属于宏观调控机制，通过人工调节，来引导市场向着健康成熟方向发展。
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  • 深入浅出推荐系统（五）：召回：人人都爱的热门
    无论个性化多么重要，热门推荐都是推荐系统里不可或缺的一部分。本文介绍了热门文章的常见算法，以及实践机制和攻防之道。
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  • 深入浅出推荐系统（四）：召回：向量化的潮流
    只要对机器学习稍有涉猎，就会发现如今机器学习，无论是推荐、图像、语言等领域，随处可见embedding，可以说，在深度学习主宰机器学习领域的今天，万物皆可embedding。
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  • 深入浅出推荐系统（三）：召回：协同过滤--永恒的经典
    亚马逊作为商业化推荐系统的祖师，推出的开山之作便是协同过滤（collaborative filtering）。即使到了以深度学习为主流召回算法的今天，协同过滤仍然是推荐系统召回策略中绕不开的经典算法。
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  • 深入浅出推荐系统（二）：召回：内容为王
    大家在访问京东或者淘宝等电商系统时，会发现当看了某件商品或者买了某件商品时，电商系统会马上推荐很多相似的商品；当在百度上搜索某个新闻时，信息流马上推荐类似的新闻，这些是怎么做到的呢？这就涉及到我们今天
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  • 深入浅出推荐系统（一）：推荐系统基本架构
    提纲 过去八九年在广告、生活服务、电商等领域从事大数据及推荐系统相关工作，近来打算对过去的工作做一个系统性的梳理。一方面帮自己查缺补漏、进行更深入的学习；另一方面也希望能通过博客结交同好，增进交流。
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