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《推荐系统开发实战》作者,「搜索与推荐Wiki」公号。

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基于tensorflow实现稀疏自编码和在推荐中的应用

稀疏自编码自编码器(Auto-Encoder)顾名思义,即可以利用自身的高阶特征编码自己。自编码器也是一种神经网络,他的输入和输出是一致的,他借助稀疏编码的思想,目标是使用稀疏的一些高阶特征重新组合来重构自己。因此他的特征十分明显:期望输入与输出一致希望使用高阶特征来重构自己,而不只是复制像素点自编码器的输入节点和输出节点的数量是一致的,但如果只是单纯的逐个复制输入节点则没有意义,像前面提到的,自编码器通常希望使用少量稀疏的高维特征来重构输入,所以加入几种限制:(1)中间隐含层节点的数量。

2020-05-28 20:45:45

基于DNN的推荐算法

本文为《推荐系统与深度学习》第六章的复习笔记,只记录了一些要点,希望能够快速的进行复习,如果发现哪一个点不明白的话,可以自行展开学习或者加小编微信进行沟通。深度学习在推荐中发挥的作用:能够直接从内容中提取特征,表征能力强容易对噪声数据进行处理,抗噪能力强可以使用循环神经网络对动态或者序列数据进行建模可以更加准确的学习user和item的特征基于DNN的推荐算法推荐系统和通用搜索排序问题共有的一大挑战为同时具备记忆能力和泛化能力。记忆能力可以解释为学习那些经常共同出现的特征,发现历史.

2020-05-27 23:19:36

晓得嘛?混合推荐系统速览和技巧锦囊

本文为《推荐系统与深度学习》第五章的复习笔记,只记录了一些要点,希望能够快速的进行复习,如果发现哪一个点不明白的话,可以自行展开学习或者加小编微信进行技术交流。5.1 什么是混合推荐系统混合推荐系统的含义海量数据推荐系统中通常存在三部分:在线系统(Online)直接与用户进行交互,具有高性能、高可用的特性,通常利用缓存系统,处理热门请求的重复计算近在线系统(Nearline)接受在线系统的请求,执行比较复杂的推荐算法,缓存在线系统的结果,并及时收集用户的反馈,快速调整结果离.

2020-05-20 14:50:09

算法工程师的数学基础|信息论

【算法工程师的数学基础】系列将会从线性代数、微积分、数值优化、概率论、信息论五个方面进行介绍,感兴趣的欢迎关注【搜索与推荐Wiki】公众号,获得最新文章。《算法工程师的数学基础》已更新:1、算法工程师的数学基础|线性代数中的向量和向量空间2、算法工程师的数学基础|线性代数中的矩阵3、算法工程师的数学基础|微积分之导数相关介绍4、算法工程师的数学基础|微积分之微分相关介绍5、算法工程师的数学基础|微积分之积分相关介绍6、算法工程师的数学基础|数学优化类型和优化算法7、算法工程师的数学基础|概

2020-05-17 23:37:34

虽然简单但确不能不会的推荐算法重点回顾

本文为《推荐系统与深度学习》第四章的复习笔记,只记录了一些要点,希望能够快速的进行复习,如果发现哪一个点不明白的话,可以自行展开学习。4.1 基于内容的推荐算法基于内容的推荐算法步骤:特征(内容)提取用户偏好计算内容召回(召回用户偏好的top K)物品排序(可以根据top K中其他用户打分平均值最高的top N推荐给用户,好处是可以考虑其他用户的意见)优点:物品没有冷启动问题(因为物品的内容特征不依赖于用户数据),推荐出的物品也不会存在过于热门的问题能够捕获到用户的特殊偏好原理.

2020-05-11 17:10:05

论文|AGREE-基于注意力机制的群组推荐,含代码(Attentive Group Recommendation)

这篇文章主要分享的论文是2018年被CCF收录的一篇论文:Attentive Group Recommendation(基于注意力机制的群组推荐),第一作者是湖南大学的曹达老师,二作是论文Neural Collaborative Filtering的作者何老师。当然也会结合小编的工作来进行一些补充说明,写的不好,欢迎拍砖!

2020-04-24 11:56:26

算法工程师的数学基础|概率论

【算法工程师的数学基础】系列将会从线性代数、微积分、数值优化、概率论、信息论五个方面进行介绍,感兴趣的欢迎关注【搜索与推荐Wiki】公众号,获得最新文章。《算法工程师的数学基础》已更新:1、算法工程师的数学基础|线性代数中的向量和向量空间1.2、算法工程师的数学基础|线性代数中的向量内积和外积概念及几何意义2、算法工程师的数学基础|线性代数中的矩阵3、算法工程师的数学基础|微积分之导数...

2020-04-17 10:44:47

论文|组推荐系统及其应用研究

这篇文章主要是普及一下群组推荐系统,众所周知,推荐系统已经应用十分广泛,群组推荐的应用不仅老用户上发挥了极大的作用,在新用户的冷启动上也发挥了很大的作用。由于后续会有一篇文章介绍结合深度学习的群组推荐,所以这里先借用该篇论文,借花献佛,介绍一下群组推荐系统和其应用。本文中所涉及的内容算是比较老了,但在不同公司或者推荐系统的不同阶段仍然有应用,其中群组推荐的思想更是经久不衰,所以本文比较适合以“...

2020-04-13 21:50:16

算法工程师的数学基础|线性代数中的向量内积和外积概念及几何意义

【算法工程师的数学基础】系列将会从线性代数、微积分、数值优化、概率论、信息论五个方面进行介绍,感兴趣的欢迎关注【搜索与推荐Wiki】公众号,获得最新文章。《算法工程师的数学基础》已更新:1.1、算法工程师的数学基础|线性代数中的向量和向量空间1.2、算法工程师的数学基础|线性代数中的向量内积和外积概念及几何意义2、算法工程师的数学基础|线性代数中的矩阵3、算法工程师的数学基础|微积分之...

2020-04-07 13:43:32

算法工程师的数学基础|数学优化类型和优化算法

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2020-04-01 11:27:44

算法工程师的数学基础|微积分之积分相关介绍

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2020-03-27 10:14:18

论文|被“玩烂”了的协同过滤加上神经网络怎么搞?

相信熟悉推荐系统的同学对于协同过滤(Collaborative Filtering)已经熟悉的不能再熟悉了,我也相信很多人心里在想“这么简单的协同,都2020年了,谁还用呀”。俗话说得好,人不可貌相,海水不可斗量!CF作为最早的推荐算法,基于CF的改进在学术界和工业界应用的十分广泛,就在之前介绍的一篇论文里,介绍了腾讯实时ItemCF的实现和应用,所以说可千万别小瞧协同过滤了。本篇论文主要介绍...

2020-03-23 14:34:58

LTR|怎么理解基于机器学习“四大支柱”划分的学习排序方法

Learning to rank(LTR,L2R)也叫排序学习,泛指机器学习中任何用户排序的技术,是指一类监督学习(Supervised Learning)排序算法。 LTR被应用在很多领域,比如信息检索(Information Retrieval)、推荐系统(Recommend System)、搜索引擎(Search Engine)。LTR框架一般来讲,根据机器学习的“四大支柱”,LTR分为...

2020-03-21 14:02:44

2019全球人工智能技术峰会PDF资料拿走不谢

2019 全球人工智能技术峰会PDF资料免费分享,资料内容涵盖各个方面,全部都是一线互联网公司的产业实践。工业实践「百度」源于产业实践的开源深度学习平台飞浆(PaddlePaddle)「易观」如何建设大数据中台(从0到1建设大数据中台)「华为」云边协同,重新定义AI机器学习「网易云」AI算法在音乐推荐中的应用「VIPKID」在线教育行业中视频理解的应用「美团点评」美团外卖...

2019-08-08 12:58:29

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2018-04-03 20:21:24

怎么才能够坚持做一件事并且把它做好?

好久没写过碎言碎语的文章了,一直都是更新技术文章,那么今天就换换口味,聊一聊近况和想法。自从回北京之后,就一直在家办公,十几平方的卧室内支撑着北漂的身体和灵魂,我相信这不是我一个人的情况,而是无数在异国他乡追求自己理想的人的缩影。来北京工作的人无非就两种想法,第一:追求梦想,实现人生价值,可能的话定居北京,成为一个新的北京人,第二:赚钱,满足自己和家庭的生活、物质和一些所谓的虚荣心的需求。这两...

2020-03-16 09:05:11

算法工程师的数学基础|微积分之微分相关介绍

【算法工程师的数学基础】系列将会从线性代数、微积分、数值优化、概率论、信息论五个方面进行介绍,感兴趣的欢迎关注【搜索与推荐Wiki】公众号,获得最新文章。《算法工程师的数学基础》已更新:1、算法工程师的数学基础|线性代数中的向量和向量空间2、算法工程师的数学基础|线性代数中的矩阵3、算法工程师的数学基础|微积分之导数相关介绍4、算法工程师的数学基础|微积分之微分相关介绍接下来将会有...

2020-03-12 17:46:28

论文|看腾讯如何玩转实时推荐-TencentRec

今天要分享的一篇论文是有关腾讯如何利用协同过滤(Collaborative Filtering)、基于内容和图进行实时推荐的,我们都知道协同过滤是传统的推荐算法,但在实际应用中取得的效果却很好,因此在各大公司应用的也非常广泛。协同过滤的改进经常出现了各种硕士研究生的毕业论文中,那都属于学术界的研究和实现,且是离线的,在工业界的CF算法实现和如何实时基于CF进行推荐的资料却是少之又少,接下来的内容...

2020-03-10 10:29:57

算法工程师的数学基础|微积分之导数相关介绍

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2020-03-10 10:25:19

算法工程师的数学基础|线性代数中的矩阵

【算法工程师的数学基础】系列将会从线性代数、微积分、数值优化、概率论、信息论五个方面进行介绍,感兴趣的欢迎关注【搜索与推荐Wiki】公众号,获得最新文章。《算法工程师的数学基础》已更新:1、算法工程师的数学基础|线性代数中的向量和向量空间2、算法工程师的数学基础|线性代数中的矩阵线性代数主要包含向量、向量空间(或称线性空间)以及向量的线性变换和有限维的线性方程组。本篇文章主要介绍线性代...

2020-03-05 23:07:10

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