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ID:Thinkgamer,《推荐系统开发实战》一书作者,「搜索与推荐Wiki」公众号独立作者,信条是持续输出精品系列内容。从事推荐系统相关工作多年,包括但不局限于ML、DL、RL、NLP!

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关于推荐算法工程师大家比较关注的几个问题

今天在《推荐系统开发实战》的读者群里聊天,在探讨技术问题的时候发现也有朋友对一些非技术的问题比较感兴趣,这里进行总结和分享,希望能够帮助到看这篇文章的人。欢迎加我的微信进行技术交流,非技术的人生思考问题也可以进行探讨。我的微信号如下图以下问题,随机排序,不分先后!Q、推荐算法工程师的工资待遇怎么样A:这个问题真的是很直接呀,当然可以理解,毕竟我们工作就是为了赚钱,为了生活。推荐算法工程师和算法工程师的待遇基本差不多,不过不同地方、不同级别的推荐算法工程师待遇肯定是不一样,比如一线的北上广深

2020-07-24 12:00:41

Kaggle宝典|使用Python进行全面的数据探索

算法工程师的日常工作中基础最多的便是数据,但是大多数的算法工程师在使用数据过程中,最缺少的还是对数据的整体把控和分析,更多靠的是业务经验。但是严谨的算法工程师在建模之前是需要对数据进行探索和分析的,以便于在建模过程中能给更快的做出更优的模型。生活中最苦难的事情就是了解自己,建模过程中最苦难的事是了解数据!了解数据是一件非常困难的事情,且非常耗时,因此从事数据科学很容易忽略前期的数据了解,而直接对数据进行应用。本文是一篇非完整的翻译文(在个人理解的基础上进行翻译,个人水平有限,如果文章有误,欢迎在评论.

2020-07-11 11:30:37

传统机器学习和前沿深度学习推荐模型演化关系介绍

本文来自王喆老师《深度学习推荐系统》一书,如果有一定的推荐系统基础的话,建议读一读,当然如果只是初学者的话还是建议从基础的开始学起,比如《推荐系统开发实战》。传统机器学习推荐模型演化简单讲,传统推荐模型的发展主要由以下几部分组成协同过滤算法族即上图中蓝色部分,协同过滤是推荐系统的首选模型,从物品相似度和用户相似角度出发,衍生出了ItemCF和UserCF两种算法。为了使协同过滤衍生出矩阵分解模型(Matrix Factorization,MF),并发展出矩阵分解的各分支模型。逻辑回归模型族.

2020-06-30 08:16:41

独孤九剑:算法模型训练的一般流程

这篇文章主要分享一下模型训练的一般流程,目的是让大家明白做一个算法模型过程中会涉及的流程和数据特征在算法模型中的重要性。作为一名算法工程师训练模型可谓是家常便饭,不管是做推荐中的召回模型、排序模型还是其他领域的分类模型等,都应该有一个规范化的流程,这样在做模型的过程中也会更加清晰,当然也不一定完全遵循这个流程,只是说基本过程应该是一致的。1、总诀式——定义问题What,How,Why。首先要弄清楚自己要干什么,然后调研相关的技术确定怎么解决问题,最后反思自己为什么要用这个方案解决这个问题,有没有更好的

2020-06-29 07:27:36

CTR预估模型中的正负样本定义、选择和比例控制

目前推荐系统中给用户进行推荐大部分都是基于CTR预估来做的,CTR预估中很重要的一环便是正负样本的选择,那么不同业务场景下我们如何定义正负样本、如何控制正负样本的比例、正负样本选择有哪些技巧?虽然这些只是模型训练中的一环,但却也扮演着重要的角色。这篇文章简单聊一下上边提到的问题,如何你对这有什么想法和意见,欢迎在评论区留言,一起沟通。分析业务场景不同业务场景下对应的kpi也是不同的,那么模型训练的目标也是不一致的,比如kpi是点击率,那么模型训练的目的就是增加推荐的准确性,提升用户的准确率;如果k.

2020-06-19 10:02:54

用户网络行为画像知识点纪要

用户画像在推荐系统中扮演着重要的角色,这篇文章主要是阅读《用户网络行为画像》一书的读书摘要,该书较老,感觉更加适合产品经理或者不懂推荐的人看,如果读者本身就是一个推荐从业者的话,只需要看书的前半部分,对用户画像有个本质的理解即可,后半部分可忽略。可以在京东或者当当上购买纸质版图书,也可以购买京东上的电子版,如果想要获取免费的电子版,加我的微信号,备注【book】即可获取用户描述分为三种情况用户画像(User Portrait),更倾向于对同一类用户进行不同维度的刻画用户角色(User .

2020-06-10 17:15:17

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

【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...

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

【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...

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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