Amaplan

特别加餐 | “银弹”不可靠，最优的模型结构该怎么找？ 有解决推荐问题的“银弹”吗？ 到底怎样的模型结构是最优的模型结构，跟你的业务特点和数据特点强相关。因此，在模型结构的选择上，没有“银弹”，没有最

23｜ 实战：如何用深度学习模型实现Sparrow RecSys的个性化推荐功能？ 1. 模型特征工程 在“模型实战准备二”这一讲，我们就通过 Spark 处理好了 TensorFlow 训练所需的训

22｜强化学习：让推荐系统像智能机器人一样自主学习 [美团](强化学习在美团“猜你喜欢”的实践 - 美团技术团队 (meituan.com)) 强化学习的基本概念 强化学习的基本原理，简单来说，就是一

21｜注意力机制、兴趣演化：推荐系统如何抓住用户的心？ 注意力机制在深度兴趣网络 DIN 上的应用 下面的图 2 就是 DIN 的基础模型 Base Model。我们可以看到，Base Model 是

20 | DeepFM：如何让你的模型更好地处理特征交叉？ 善于处理特征交叉的机器学习模型 FM 曾经红极一时的机器学习模型因子分解机模型（Factorization Machine）了，我们可以简称

19｜NeuralCF：如何用深度学习改造协同过滤？ NeuralCF 模型的结构 把矩阵分解神经网络化之后，把它跟 Embedding+MLP 以及 Wide&Deep 模型做对比，我们可以一眼看出

18｜Wide&Deep：怎样让你的模型既有想象力又有记忆力？ Wide&Deep 模型的结构 模型的记忆能力&模型的泛化能力 为了提高模型的泛化能力，需要引入Wide部分来增强模型的记忆能力，让模型

17 | Embedding+MLP：如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型？ Embedding+MLP 模型的结构 微软提出的深度学习模型 Deep Crossing，它是一个经典的 E

模型实战准备（二） | 模型特征、训练样本的处理 为什么选择 Spark 为 TensorFlow 处理特征和样本？ 在业界的实践中，我们需要记住一个原则，就是让合适的平台做合适的事情。比如说，数据处