包含标签 推荐系统 的文章

在深度推荐系统中的大应用方向

作为深度学习推荐系统模型和 CTR 模型中不可或缺的“基本操作”,如何强调 Embedding 技术的重要性都是不为过的。 这篇文章中,我们将 Embedding 技术单独抽取出来进行讲解。介绍在深度学习推荐系统中,Embedding 主要的三个应用方向: 在深度学习网络中作为 Embedding 层,完成从高维稀疏特征向量到低维稠密特征向量的转换; 作……

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阿里信息流推荐的用户增长机制

分享嘉宾:天师 阿里巴巴 高级算法专家 编辑整理:王洪达 出品平台:DataFunTalk 导读: 本文主要从偏向底层的推荐算法角度来阐述信息流推荐系统升级如何助力用户增长。我们知道,内容信息流实际上已经算是信息流中比较小的概念,其中包含图文信息流、短视频信息流和内容+电商信息流,而对于用户……

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爱奇艺短视频推荐多兴趣召回篇

文章作者:随刻基础推荐团队 内容来源:爱奇艺技术产品团队 导读:推荐系统的本质是信息过滤,多个信息漏斗将用户最感兴趣的内容逐步呈现在用户面前,如图1所示(《 爱奇艺短视频推荐:粗排篇》)。召回阶段作为首个漏斗从多个维度将海量视频中用户可能感兴趣的内容滤出交给后续排序技术处理,它直接决定……

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苏永浩技术在商业搜索与推荐场景的实践

》分享嘉宾:苏永浩 58同城 资深算法工程师 编辑整理:吴祺尧 出品平台:DataFunTalk 导读: 从C端视角来看,58商业将Embedding作为广告的一种理解方式,使我们精确理解C端用户意图,同时理解B端推广提供的能力,使得目标推广以合适的形式触达C端用户。Embedding对文本……

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超详细完整的推荐系统架构设计

本文节选自《 从零开始构建企业级推荐系统》一书 张相於 著 电子工业出版社出版 架构设计概述 架构设计是一个很大的话题,这里只讨论和推荐系统相关的部分。更具体地说,我们主要关注的是算法以及其他相关逻辑在时间和空间上的关系——这样一种逻辑上的架构关系。 在前面的章节中我们讲到了很多种算法,每种算……

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淘系技术多序列融合召回在新用户冷启动上的应用

背景 内容推荐是淘宝推荐领域的重要阵地之一,每天会有数以千万计的用户进入内容推荐场景并消费各式各样的内容,其中不乏数量众多的新用户。新用户冷启动是推荐领域的经典问题,我们的召回-粗排-排序-重排推荐链路中,召回模块是新用户冷启动的重要核心优化点。 目前针对新用户的召回模块中,主要包含……

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推荐技术随谈

文章作者:翦浩 脉脉 编辑整理:蒋权 内容来源:DataFun AI Talk 大家好,今天想和大家讨论下相关推荐技术通用的特点及在实践中的改进点,这也是我们团队在研发实践中一些经验总结。 首先,推荐解决主要问题是给用户在没有行为的新闻上预测一个偏好概率,然后通过概率值由高到低排序推荐给用户。如图简单……

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淘系技术召回技术在内容推荐的实践总结

“本文从跨域联合召会、语义&图谱&多模态、用户多兴趣表征和未来工作四个模块展开。” 引言 内容化这几年越来越成为电商的重点,用户来到网购的时候越来越不局限在只有明确需求的时候,而更多的是没有明确需求的时候,就像是逛街一样。逛逛就是在这样的背景下……

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推荐系统中粗排扮演的角色和算法发展历程

以下文章来源于搜索与推荐Wiki ,作者Thinkgamer 1.推荐系统经典的级联架构 其实这里本来写的是「传统」的级联架构,后来思索万千,觉得不太合适,就改为了「经典」。因为级联架构目前依旧在各大互联网公司被应用,其扮演的角色也很重要。一般情况下我们常见级联架构主要是由四部分组成,……

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回顾饿了么推荐算法演进及在线学习实践

收录自 DataFunTalk 公众号 分享嘉宾:刘金老师 编辑整理: 李亚俊 内容来源: DataFun AI Talk《饿了么推荐算法演进及在线学习实践》 出品社区: DataFun 本次分享的主要内容包括以下三个方面:首先是介绍推荐业务背景,包括推荐产品形态及算法优化目标;然后是算法的演进路线;最后重点介绍在线学习是如何在饿了么推荐领域实践的……

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