推荐系统计算广告

推荐系统--评估方法和评估指标

推荐系统–评估方法和评估指标评估方法目前推荐系统中常用的评估方法可以分为两大类：离线评估方法在线评估方法离线评估方法离线评估基本思想是，将数据集划分为训练集和测试集，利用训练集得到一个较优的模型，用测试集进行模型评估
Huranqingqing·2023-01-07 08:30

【推荐系统】ESMM实践应用

友情链接MMoE算法在淘宝躺平推荐系统中的应用实践-AIQ(MMoE算法在淘宝躺平推荐系统中的应用实践)论文链接：https://arxiv.org/pdf/1804.07931.pdf1、理论多任务学习
littlemichelle·2023-01-07 08:59

【推荐系统】Criteo数据集介绍

最近在学习一个ctr预估的开源项目，大部分都使用的是Criteo数据集，是非常经典的点击率预估比赛。数据下载地址：DisplayAdvertisingChallenge|Kaggle或者Criteo_dataset|Kaggle进行个简单的背景介绍，方便自己之后回顾。英文原版，哈哈哈哈Filedescriptionstrain.csv-Thetrainingsetconsistsofaportio
littlemichelle·2023-01-07 08:28

【推荐系统学习】推荐系统架构

一、系统架构推荐系统架构，首先从数据驱动角度，对于数据，最简单的方法是存下来，留作后续离线处理，离线层就是我们用来管理离线作业的部分架构。在线层能更快地响应最近的事件和用户交互，但必须实时完成。
CC‘s World·2023-01-07 08:56

推荐算法炼丹笔记：推荐系统采样评估指标及线上线下一致性问题

本文对于推荐系统中的采样评估指标进行了讨论，内容略多,还有一些数学推导,有兴趣的可以去阅读文末给出的原始论文链接,此处直接列出核心观点：在评估推荐算法的效果时,能不采样就不采样！
炼丹笔记·2023-01-07 08:23

【机器学习】模型又线上线下不一致怎么办？

作者：杰少本文对于推荐系统中的采样评估指标进行了讨论，内容略多,还有一些数学推导,有兴趣的可以去阅读原文,此处直接列出核心观点：在评估推荐算法的效果时,能不采样就不采样！
风度78·2023-01-07 08:21

推荐系统中可能遇到的坑

没有足量、准确的数据是很难做好推荐系统的，而从数据打点上报到数据清洗，最终生成出算法模型需要的输入数据，中间每一步都要谨慎处理。
Yasin_·2023-01-07 08:20

【推荐系统】线下实验auc效果好但是线上效果却不佳

推荐模型离线评测效果好，线上效果却不佳的原因-知乎推荐算法效果不佳时的检查清单-知乎线下AUC与线上CTR不一致问题线下实验auc涨了，但是线上效果却不佳（ctr等指标没有涨）的原因-知乎因为模型训练采样【机器学习】模型又线上线下不一致怎么办？_风度78的博客-CSDN博客是不是你的模型又线上线下不一致啦？现在随机采样计算得到的评估指标的分数具有高偏差，低方差的问题。
littlemichelle·2023-01-07 08:47

6.DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction论文详解和代码实现

一、总述这篇论文来自哈工大&华为诺亚方舟实验室，主要关注如何学习userbehavior背后的组合特征（featureinteractions），从而最大化推荐系统的CTR。
eligible-zzw·2023-01-07 08:17

Tensorrt的使用：pytorch-＞onnx-＞trt

tensorrt的安装推荐系统：Ubuntu18.04cuda:10.2cudnn:8.0.2(推荐配置8.2.1)torch:1.10.0torchvision:0.11.2Tensorrt:8.2.3.0
nuo112·2023-01-07 04:28

推荐系统-基于模型协同过滤理论基础与业务实践

推荐系统-基于模型协同过滤理论基础与业务实践1.SparkMllib库框架详解Spark机器学习库五个组件MLAlgratham算法Pipelines管道FeatureszationPersistenceUtilitieslSparkml
深漠大侠·2023-01-06 19:19

推荐系统入门学习（一）【小白入门系列】

推荐系统入门学习（一）前言：本博客不会采取大量的难懂的语言来介绍推荐系统，只会用一些简单的方式来介绍推荐系统，祝学习愉快！1、推荐系统的概念简单的说，推荐系统则是将产品推荐给用户的一个系统。
钢琴小王子·2023-01-06 18:07

电商推荐系统架构

电商推荐系统架构##数据工具包importnumpyasnpimportpandasaspdfromtqdmimporttqdm##字符串处理工具包importstringimportreimportgensimfromcollectionsimportCounterimportpicklefromnltk.corpusimportstopwordsfromsklearn.feature_extr
frank_zhaojianbo·2023-01-06 13:48

推荐算法冷启动及推荐算法简介~

推荐系统的冷启动问题推荐系统冷启动概念⽤户冷启动：如何为新⽤户做个性化推荐物品冷启动：如何将新物品推荐给⽤户（协同过滤）系统冷启动：⽤户冷启动+物品冷启动本质是推荐系统依赖历史数据，没有历史数据⽆法预测
Echo-Niu·2023-01-06 10:43

人工智能之推荐系统基础知识笔记

一推荐系统简介个性化推荐(推荐系统)经历了多年的发展，已经成为互联网产品的标配，也是AI成功落地的分支之一，在电商(淘宝/京东)、资讯(今日头条/微博)、音乐(网易云音乐/QQ音乐)、短视频(抖音/快手
Echo-Niu·2023-01-06 10:12

工业界推荐_Industrial RS(3)

IndustrialRSBaiduXiangyuetal.Whole-ChainRecommendations.CIKM,2020.随着强化学习(RL)的流行，基于强化学习(RL)的推荐系统得到了广泛的关注
笃℃·2023-01-06 09:18

基于springboot的人职匹配推荐系统

随着科学技术的飞速发展，各行各业都在努力与现代先进技术接轨，通过科技手段提高自身的优势；对于人职匹配推荐系统当然也不能排除在外，随着网络技术的不断成熟，带动了人职匹配推荐系统，它彻底改变了过去传统的管理方式
qq_1262330535·2023-01-05 17:12

用户序列建模方法总结

用户序列建模方法摘要：推荐系统用户的可用特征可以归类：静态特征：用户年龄、属性、地域等特征。动态特征：用户行为序列。
天闲一号·2023-01-05 16:24

【注意力+推荐系统】Attention！当推荐系统遇见注意力机制

点击上方，选择星标，每天给你送干货！NewBeeNLP原创出品公众号专栏作者@上杉翔二悠闲会·信息检索当注意力机制都已经变成很tasteless的手法的时候，使用或者魔改注意力机制一定要专注讲好自己的故事：即『为什么要用Attention，为什么要魔改Attention』现阶段从传统的CF，FM等方法到NFM，DeepFM等等，虽然开始用深度学习DNN来处理深度的特征交叉，还缺少的主要有两点：用户
zenRRan·2023-01-05 16:22

Graph Learning based Recommender Systems: A Review，速览图推荐系统综述 IJCAI2021

文章目录数据分类以及模型一般交互数据的图推荐系统序列交互数据的图推荐系统利用边信息的推荐系统结合知识图谱的推荐系统图推荐的算法随机游走GraphEmbeddingGraphNeuralNetworkApproach
hhmy77·2023-01-05 16:49

推荐系统遇上深度学习(八十五)-[阿里]长用户行为序列建模探索:MIMN

本文介绍的论文是《PracticeonLongSequentialUserBehaviorModelingforClick-ThroughRatePrediction》论文下载地址：https://arxiv.org/abs/1905.09248代码地址：https://github.com/UIC-Paper/MIMN/tree/master/script又双叒叕是一篇用户行为序列建模的文章，主
文文学霸·2023-01-05 16:18

自己动手也能做一个推荐系统！

推荐系统根据用户的历史行为分析用户的兴趣，再根据兴趣为用户推荐项目。然而，在推荐系统运作过程中，新用户与新项目会源源不断地出现。
菜鸟学Python·2023-01-05 16:18

[SIGIR 2022] Privacy-Preserving Synthetic Data Generation for Recommendation Systems

摘要推荐系统主要基于用户历史交互数据（例如，先前点击或搜索的项目）进行预测。在收集用户行为数据以构建推荐模型时，存在隐私泄露的风险。
sinat_38007523·2023-01-05 16:13

最详细的知识图谱的技术与应用

导读：从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。
饭饭m·2023-01-05 13:12

知识图谱构建: Neo4j 常见实例应用

产品推荐系统：利用用户的历史购买记录和评分数据，推荐相似的产品。客户关系管理：存储企业和客户之间的联系，包括联系信息、交易记录等。知识图谱：存储各种实体之间的关系，如人物、事件、地点等。
源代码杀手·2023-01-05 13:03

人工智能基础部分9-深度学习深入了解

它主要应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别和推荐系统
微学AI·2023-01-05 13:08

2020 年 Python 知识清单（数据科学）

Keras对电影评论进行情感分析用动态规划算法计算字符串的编辑距离使用NetworkX绘制深度神经网络结构图用AI人脸识别技术实现抖音特效用OpenCV和OCR识别图片中的表格数据基于网易云音乐评论的用户推荐系统如何用
Python中文社区·2023-01-05 12:54

我用了几行代码就实现了界面变灰效果

有人说是后台换了图片，这个回答显然是不懂技术了，对于个性化推荐系统来说，使用的图片那么多张，怎么可能一一替换。
岛上码农·2023-01-05 11:16

机器学习（9）--异常检测（多元高斯分布等）

8）--PCA算法及python中sklearn模块实现https://blog.csdn.net/qq_36187544/article/details/88394909下一篇：机器学习（10）--推荐系统
执契·2023-01-05 11:12

基于贝叶斯公式推导Diffusion Model代码案例

DiffusionModel注：大家觉得博客好的话，别忘了点赞收藏呀，本人每周都会更新关于人工智能和大数据相关的内容，内容多为原创，PythonJavaScalaSQL代码，CVNLP推荐系统等，SparkFlinkKafkaHbaseHiveFlume
陈万君Allen·2023-01-05 09:42

论文阅读16：Reinforcement Learning based Recommender System using Biclustering Technique

ReinforcementLearningbasedRecommenderSystemusingBiclusteringTechnique原文链接：https://arxiv.org/pdf/1801.05532.pdf“强化学习推荐，借助双聚类biclustering减少状态和动作空间优化效率和效果”Abstract：推荐系统致力于在海量的信息中为用户推荐其感兴趣的内容
uuummmmiiii·2023-01-05 00:34

逻辑回归简介

由于逻辑回归模型简单，可解释强，易实现，广泛应用于机器学习、深度学习、推荐系统、广告预估、智能营销、金融风控、社会学、生物学、经济学等领域[1]。
tigerhuli·2023-01-04 15:24

Word2Vec原理及应用与文章相似度（推荐系统方法）

Word2Vec与文章相似度（推荐系统方法）学习目标目标知道文章向量计算方式了解Word2Vec模型原理知道文章相似度计算方式应用应用Spark完成文章相似度计算1文章相似度在我们的黑马头条推荐中有很多地方需要推荐相似文章
丶凉介·2023-01-04 14:25

bandit算法与推荐系统

导语首先声明，本文基本转载于陈开江先生的《Bandit算法与推荐系统》一文，加上笔者自己的结合目前推荐项目的理解。不准确之处，愿诸君指正。拜谢。
【敛芳尊】·2023-01-04 14:54

机器学习能干什么？

数据挖掘无法具体编程的事务推荐系统参考数据挖掘1、用于网页点击流数据的分析2、医疗记录的分析3、生物数据，例如DNA等的分析4、工程领域的大量数据无法具体编程的事务1、直升机自动驾驶2、手写字体识别3、
曹文杰1519030112·2023-01-04 14:54

推荐系统中的EE问题——Bandit算法

文章目录先验知识朴素Bandit算法Epsilon-Greedy算法汤普森采样UCB算法LinUCBExplorationandExploitation(EE问题，探索与开发）是推荐领常见的问题，主要是为了平衡准确性和多样性。Exploitation是指我们要迎合用户兴趣给他推荐他想要的，Exploitation指的是怕用户腻，所以要推一些新的东西，万一用户感兴趣呢是吧。多臂老虎机问题就很像推荐这
iwtbs_kevin·2023-01-04 14:23

推荐系统系列教程之十七：简单却有效的Bandit算法

编者按：之前推出了《推荐系统系列教程》，反响不错，前面已经推出了十六期，今天按约推出第十七期：简单却有效的Bandit算法。
智能推荐系统·2023-01-04 14:53

Bandit算法原理及Python实战

Bandit算法与推荐系统怎么选择Bandit算法？
自动驾驶小学生·2023-01-04 14:23

【机器学习】minHash最小哈希原理及其应用

3miniHash函数4miniHash的例子5miniHash数学原理6miniHash的应用7参考文献1前言  在数据结构中学过哈希概念以及哈希在内存中的应用，在实际的应用问题中哈希技术也应用十分广泛如在推荐系统以及图神经网络技术中
一穷二白到年薪百万·2023-01-04 14:22

推荐系统的知识与整体框架

希望能帮助大家在了解部分碎片化知识后，形成对推荐系统全貌的认知。01推荐算法的理解如果说互联网的目标就是连接一切，那么推荐系统的作用就是建立更加有效率的连接，节约大量用户与内容和服务连接的时间和成本。
Java烟雨·2023-01-04 13:25

推荐系统的链路一致性与position-bias建模

比如推荐系统链路中存在的不一致性导致选择性偏差（多目标架构中的多阶段排序过程，存在于端上曝光以前），在端后影响较大的bias为曝光bias、positionbias等。
PaperWeekly·2023-01-04 13:44

TGN：Temporal Graph Networks论文解读

但GNN模型目前以静态图上偏多，然而现实世界许多关系是动态的，比如社交网络、金融交易和推荐系统，动态的变化包含了许多重要信息，只考虑静态图，很难捕捉到其中信息。”
captainqxy·2023-01-03 08:31

【机器学习】逻辑回归优化技巧总结（全）

逻辑回归由于其简单高效、易于解释，是工业应用最为广泛的模型之一，比如用于金融风控领域的评分卡、互联网的推荐系统。上文总结了逻辑回归的原理及其实现【全面解析并实现逻辑回归(Python)】。
风度78·2023-01-02 17:32

【详解】多元的智能推荐系统

写在前文：最近在涉猎推荐系统，可谓是内容繁多，我会偏向机器学习&深度学习方向探究推荐系统，尤其是协同过滤算法~一起学习吧协同过滤简介：协同过滤(CollaborativeFiltering)作为推荐算法中最经典的类型
cv君·2023-01-02 14:12

快速了解推荐系统多任务学习

导读：我们在优化推荐效果的时候，很多时候不仅仅需要关注CTR指标，同时还需要优化例如CVR(转化率)、视频播放时长、用户停留时长、用户翻页深度、关注率、点赞率这些指标。那么一种做法是对每个任务单独使用一个模型来优化，但是这样做的缺点显而易见，需要花费很多人力。其实很多任务之间都是存在关联性的，比如CTR和CVR。那么能不能使用一个模型来同时优化两个或多个任务呢？其实这就是Multi-task多任务
怼怼是酷盖·2023-01-02 08:49

推荐系统中不得不学的对比学习（Contrastive Learning）方法

今天我们来聊一聊推荐系统中不得不学的ContrastiveLearning方法，近年来ContrastiveLearning在CV和NLP领域的应用越来越广泛，在推荐系统中当然也不例外。
程序员对白·2023-01-02 08:16

【推荐系统】多目标学习在推荐系统中的应用

本文概览：1.多目标学习提出的背景一般来说在搜索和推荐等信息检索场景下，最基础的一个目标就是用户的CTR，即用户看见了一篇内容之后会不会去点击阅读。但其实用户在产品上的行为是多种多样的。比如在微信的订阅号中，用户可以对某个内容进行点赞，可以收藏这个内容，可以把它分享出去，甚至某篇文章如果他觉得比较符合他的兴趣，也可以进行留言。虽然可以对用户的CTR进行单个目标的优化，但是这样的做法也会带来负面影响
风度78·2023-01-02 08:43

多目标学习在推荐系统中的应用

本文概览：1.多目标学习提出的背景一般来说在搜索和推荐等信息检索场景下，最基础的一个目标就是用户的CTR，即用户看见了一篇内容之后会不会去点击阅读。但其实用户在产品上的行为是多种多样的。比如在微信的订阅号中，用户可以对某个内容进行点赞，可以收藏这个内容，可以把它分享出去，甚至某篇文章如果他觉得比较符合他的兴趣，也可以进行留言。虽然可以对用户的CTR进行单个目标的优化，但是这样的做法也会带来负面影响
文文学霸·2023-01-02 08:42

论文快报 | 推荐系统领域最新研究进展

本文总结推荐系统领域2021年11月22日到2021年11月28日之间的最新研究进展，主要内容包括：Benchmark对话推荐跨域推荐社交推荐序列推荐Debias强化学习+推荐LearningtoRank
文文学霸·2023-01-02 08:12

推荐系统领域对比学习和数据增强论文及代码集锦

对比学习和数据增强是近年各领域关注度较高的研究方向，在推荐系统领域也是如此，并取得了众多成果。
麻烦给我点一份黄焖鸡·2023-01-02 08:36
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