做推荐的Bella酱

在之前的一篇博客基于深度学习的推荐系统（二）MLP based中，我简单地提到了wide&deep model。在这里，我将这一模型单独拿出来加以讲述，因为这个模型是很多工业界推荐系统的根基。从Google在2016年发表这篇文章开始，越来越多的公司开始使用wide&deep …

在第二部分，我们总结MLP基础上的推荐系统，我在这里只截取了原文的一部分内容。这篇博客中所使用的注解字符和参考文献目录可以在基于深度学习的推荐系统（一）Overview中找到。我们把这些工作分为如下几部分： 许多现有的推荐模型基本上是线性方法。 MLP可用于向现有RS方法添加非…

Deep Learning based Recommender System: A Survey and New Perspectives，我翻译和总结了其中的一些内容。同时，我有时也会阅读该survey提到的工作的原文，并对某些更具体的内容做一些补充。 深度学习近年来在各个领…

并不追求完全和完整的翻译，仅翻译个人认为的重点部分。如发现任何侵权行为，请联系我。 Apache Spark一直是分布式计算中非常流行的大数据平台。 Netflix已广泛使用Spark进行各种批处理和流处理工作。 大量Spark计算资源用于内容推荐和个性化领域中的各种应用程序。…

如发现任何侵权行为，请联系我。 Netflix体验由一系列排名算法提供支持，每种算法都针对不同的目的进行了优化。 例如，主页上的Top Picks行根据视频的个性化排名提出建议，而Trending Now行也包含最近的流行趋势。 这些算法以及许多其他算法一起用于为超过1亿成员构…

To Be Continued也就是继续播放模式，在国外比较常见。这不是完全和完整的翻译稿，而是我个人认为的重要部分。如果发现有任何侵权行为。请联系我。 我们改进Netflix推荐系统的目标是创建个性化体验，让用户更容易找到优质内容。我们的推荐系统的最终目标是了解会员的exac…

这并不是完全和完整的翻译稿，而是一种总结和笔记。如果发现任何侵权行为，请联系我。 截止到2016年1月6日，Netflix同时在全球130个新国家上线， 超过190个国家。Netflix需要 准备好快速扩展，同时确保每个算法都可以无缝地工作，这为他们的推荐和搜索团队带来了新的挑…

这并不是完全和完整的翻译稿，而是主要内容的总结和记录。如有任何侵权行为，请联系我。 Netflix重视用户的各种体验，搜索体验是其中之一。对于新的搜索体验，他们使用丰富的coverstory art，在整个页面上提供更直观的展示。 当用户开始输入查询时，电视节目和电影的潜在匹配…

本文主要总结和翻译自Learning a Personalized Homepage。但这并不是完全和完整的翻译稿。 正如我们在之前的博客文章中所描述的那样，在Netflix，我们广泛使用个性化，并努力抓住向超过5700万用户中的每一个呈现正确内容的机会。 用户与我们的推荐互动…