YouTube拥有世界上最大的视频推荐系统之一，在2010年，整个系统还比较简略，不过也值得了解一下。 用户使用YouTube时一般有三种目的：1. 观看特定的video；2.观看特定topic的video；3.浏览并寻找感兴趣的视频。推荐系统主要为第三种需求服务，因此，推荐系…

在推荐系统概览的第一讲中，我们介绍了推荐系统的常见概念，常用的评价指标以及首页推荐场景的通用召回策略。本文我们将继续介绍推荐系统概览的其余内容，包括详情页推荐场景中的通用召回策略，排序阶段常用的排序模

在当今信息化高速发展的时代，推荐系统是一个热门的话题和技术领域，一些云厂商也提供了推荐系统的SaaS服务比如亚马逊云科技的 Amazon Personalize 来解决客户从无到有迅速构建推荐系统的痛

咳，还是要说说这篇文章，虽然讲它的人已经很多了。毕竟作为深度学习模型大规模应用于工业界推荐系统的标志，这篇文章是绕不过去的。 这篇文章的结构依然很经典：由deep candidate generation model（召回阶段）和deep ranking model（排序阶段）…

推荐系统的各个环节都依赖于用户与 item 的交互，交互是有限且需要花费成本的，在某些情况下不会是客观事实的充分反映。在此 bias 就会产生，并且对推荐系统的整个链路产生着影响。

作者：闲鱼技术——序玮 导语 在互联网信息爆炸的今天，推荐系统是我们身边一个无法躲避的存在。在淘宝上浏览商品，在抖音上刷视频，以及无处不在的广告等等。本文探讨闲鱼商品推荐系统的同时，结合所面临的多推荐

推荐系统目前几乎无处不在，主流的app都基本应用到了推荐系统。例如，旅游出行，携程、去哪儿等都会给你推荐机票、酒店等等；点外卖，饿了么、美团等会给你推荐饭店；购物的时候，京东、淘宝、亚马逊等会给你推荐“可能喜欢”的物品；看新闻，今日头条、腾讯新闻等都会给你推送你感兴趣的新闻..…