推荐系统

引言 在推荐系统中，Graph Embedding技术已经成为一种强大的工具，用于捕捉用户和物品之间的复杂关系。本文将介绍Graph Embedding的基本概念、原理及其在推荐系统中的应用。

引言 在推荐系统领域，如何有效表征物品特征始终是核心挑战。传统协同过滤方法受限于稀疏性问题，直到2016年微软研究院提出的Item2Vec方法，将自然语言处理中的Word2Vec技术创造性应用于物品表

引言 在自然语言处理（NLP）中，词嵌入（Word Embedding）是表示词汇语义的关键技术。2013年，Google提出的Word2Vec模型彻底改变了这一领域，其核心思想是通过无监督学习将单词

实验和完整代码 引言 深度兴趣演化网络 (DIEN) 旨在解决在用户意图不明确的情况下（如在线展示广告）进行点击率预测（CTR）的挑战。它通过捕捉和建模用户兴趣及其随时间演化的过程，提升了CTR预测的

实验和完整代码 引言 在电商与广告推荐场景中，用户兴趣的多样性和动态变化是核心挑战。传统推荐模型（如Embedding & MLP）通过池化操作将用户历史行为压缩为固定长度的向量，导致用户兴趣表示过于

引言 点击率（Click-Through Rate, CTR）预测是推荐系统和计算广告领域的核心任务。传统方法通常依赖人工特征工程或单一模型架构，难以同时捕捉低阶与高阶特征交互。为了克服这些限制，研究

引言 在在线广告点击率（CTR）预估、推荐系统等应用中，如何从高维稀疏的类别特征中提取有效信息成为关键问题。本文将详细由伦敦大学学院的研究人员Zhang et al. (2016)提出的介绍一种融合因

实验和完整代码 引言 深度交叉网络（Deep Cross Network，简称 DCN）是一种前沿的神经网络架构，专为大规模推荐系统中的点击率（CTR）预测等任务而设计，由(Wang et al. 2

引言 Wide & Deep 模型是一种结合了线性模型（Wide）和深度神经网络（Deep）的混合架构，以结合记忆（Memorization） 与泛化（Generalization） 能力，并有效解决

实验和完整代码 引言 PNN（Product-based Neural Network）模型同样是为了解决 CTR（点击率）预估和推荐系统中的问题而提出的。与其他模型相比，PNN 模型在捕捉特征之间的

NeuralCF 模型由新加坡国立大学研究人员于 2017 年提出，其核心思想在于将传统协同过滤方法与深度学习技术相结合，从而更为有效地捕捉用户与物品之间的复杂交互关系。该模型利

在机器学习和深度学习领域，特征工程一直是一个关键步骤，尤其是对于大规模的推荐系统和广告点击率预测任务。传统的特征工程通常依赖于手动设计的组合特征，这些特征虽然有效，但在大规模数据

实验和完整代码 摘要 本文深入解析澳大利亚国立大学于2015年提出的AutoRec模型，该模型通过将自编码器（AutoEncoder）与协同过滤相结合，构建了首个基于单隐层神经网络的推荐系统框架。作为

实验和完整代码 因子分解机（FFM）原理与特征域概念解析 因子分解机（Field-aware Factorization Machine，FFM）是一种广泛应用于推荐系统、CTR 预估等任务的机器学习

引言 在深度学习的分类任务中，Softmax函数与交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）的组合堪称经典组合。这对黄金搭档不仅具有数学上的优雅性，更能显著提升模型训练效率。本文将通过直观解释

实验和完整代码 引言 点击通过率（CTR预测是在线广告行业的一个核心问题。Gai et al. (2017)提到：为了提高CTR预测的准确性，越来越多的数据被涉及，使得CTR预测成为一个大规模学习问题

引言 推荐系统作为一种复杂的机器学习应用，面临着大量的特征选择和组合问题。传统方法通常依赖人工构建特征，或者通过手动优化模型的目标函数来增加特征交叉。然而，这些方法往往需要大量的人工干预和高昂的计算代

实验和完整代码 引言 在推荐系统和计算广告领域，准确预测用户行为是核心任务之一。因子分解机（Factorization Machines，简称FM）作为一种高效的预测模型，自2010年由Steffen

逻辑斯蒂回归及其在推荐系统中的应用 逻辑斯蒂回归（Logistic Regression, LR）是一种广泛应用于分类问题的统计学方法。与线性回归不同，逻辑斯蒂回归用于处理二分类问题，预测某一事件发生

推荐系统已经成为现代互联网的重要组成部分，特别是在电商、社交媒体、视频平台等领域，帮助用户发现他们可能感兴趣的商品或内容。推荐系统的核心目标是根据用户的历史行为或偏好，预测他们对未见过物品的评分或兴趣