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基于深度学习的推荐系统(一)Overview
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…
计算A/B Test需要的样本量
A/B Test是我们做算法模型时离不开的助手,只有通过A/B Test的模型才能进入产品。但要使A/B Test达到应有的效果,我们必须严格地满足它的一些要求。这里有一篇关于A/B test的文章:ABtest和假设检验、流量分配写得很好,我只在这里补充一些细节。 很多情况下…
YouTube推荐系统(下):Deep Neural Networks for YouTube Recommendations
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)…
Candidate sampling:NCE loss和negative sample
在工作中用到了类似于negative sample的方法,才发现我其实并不了解candidate sampling。于是看了一些相关资料,在此简单总结一些相关内容。 主要内容来自tensorflow的candidate_sampling和卡耐基梅隆大学一个学生写的一份notes…
GitHub上一份Graph Embedding相关的论文列表,很有价值的参考
Also called network representation learning, graph embedding, knowledge embedding, etc. The task is to learn the representations of the ver…
淘宝双十一的深度召回框架
阿里技术团队有一篇文章,是讲淘宝双十一背后的支持系统的:一天造出10亿个淘宝首页,阿里工程师如何实现?。我对里面提到的深度召回框架还挺感兴趣的,试图从中解析一下看看。 阿里的这个深度召回系统来源于《DeepWalk: Online Learning of Social Repr…
Netflix推荐系统(Part Seven)-改善实验系统
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…
阿里的CTR预测(一):Deep Interest Network
今天我想介绍阿里的同一推荐团队一脉相承的两篇文章,Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction和,Deep Interest Evolution Network for Click-Through Rate Pr…
基于深度学习的推荐系统(二)MLP based
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…
Wide & deep Model:从Google到华为
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 …
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