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推荐系统遇上深度学习二十六知识图谱与推荐系统结合之模型原理及实现

在本系列的上一篇中,我们大致介绍了一下知识图谱在推荐系统中的一些应用,我们最后讲到知识图谱特征学习(Knowledge Graph Embedding)是最常见的与推荐系统结合的方式,知识图谱特征学习为知识图谱中的每个实体和关系学习到一个低维向量,同时保持图中原有的结构或语义信息,最常见的得……

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下一个拐点图神经网络带来哪些机遇

2012年至今,随着深度神经网络理论与计算设备的发展,卷积神经网络(CNN)得到了快速发展,并被大量应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。尤其是在图像分类、目标检测等主要的计算机视觉任务中,CNN一直都是最主流的方法。 图1:端到端的学习 卷积神经网络的行与不行 卷积神经网络,虽然取得……

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推荐系统遇上深度学习二十七知识图谱与推荐系统结合之模型原理及实现

原文发布于微信公众号 - 小小挖掘机(wAIsjwj) 原文发表时间:2018-11-15 知识图谱特征学习在推荐系统中的应用步骤大致有以下三种方式: 依次训练的方法主要有:Deep Knowledge-aware Network(DKN) 联合训练的方法主要有:Ripple Network 交替训练主要采用multi-task的思路,主要方法有:Multi-……

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机器学习在美团配送系统的实践用技术还原真实世界

何仁清 ·2018-12-13 20:00 在2018 AI开发者大会(AI NEXTCon)上,美团配送AI方向负责人何仁清,分享了美团在即时配送领域中机器学习技术的最新进展,以及如何通过大数据和机器学习手段,建立对线下真实世界各种场景的感知能力,还原并预测配送过程各个细节,从而提升整体配送系统……

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推荐系统遇上深度学习七模型理论和实践

原文发布于微信公众号 - 小小挖掘机(wAIsjwj) 原文发表时间:2018-05-05 1、引言 在CTR预估中,为了解决稀疏特征的问题,学者们提出了FM模型来建模特征之间的交互关系。但是FM模型只能表达特征之间两两组合之间的关系,无法建模两个特征之间深层次的关系或者说多个特征之间的交……

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推荐系统遇上深度学习十六详解推荐系统中的常用评测指标

最近阅读论文的过程中,发现推荐系统中的评价指标真的是五花八门,今天我们就来系统的总结一下,这些指标有的适用于二分类问题,有的适用于对推荐列表topk的评价。 1、精确率、召回率、F1值 我们首先来看一下混淆矩阵,对于二分类问题,真实的样本标签有两类,我们学习器预测的类别有两类,那么根……

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年月初深圳图像算法工程师面试题分享

问题一:Batch-norm作用和参数 batch norm的作用 batch norm对于输入数据做了零均值化和方差归一化过程,方便了下一层网络的训练过程,从而加速了网络的学习。不同batch的数据,由于加入了batch norm,中间层的表现会更加稳定,输出值不会偏移太多。各层之间受之前层的影响降低,……

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前深度学习时代预估模型的演化之路

转载自: 王喆 在互联网永不停歇的增长需求的驱动下,CTR预估模型(以下简称CTR模型)的发展也可谓一日千里,从2010年之前千篇一律的 逻辑回归(Logistic Regression,LR),进化到 因子分解机(Factorization Machine,FM)、 梯度提升树(Gradie……

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推荐系统遇上深度学习十融合方案实战

写在前面的话 GBDT和LR的融合在广告点击率预估中算是发展比较早的算法,为什么会在这里写这么一篇呢?本来想尝试写一下阿里的深度兴趣网络(Deep Interest Network),发现阿里之前还有一个算法MLR,然后去查找相关的资料,里面提及了树模型也就是GBDT+LR方案的缺点,恰好之前也不太……

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推荐系统遇上深度学习十九探秘阿里之完整空间多任务模型

阿里近几年公开的推荐领域算法有许多,既有传统领域的探索如MLR算法,还有深度学习领域的探索如entire-space multi-task model,Deep Interest Network等,同时跟清华大学合作展开了强化学习领域的探索,提出了MARDPG算法。 上一篇,我们介绍了深度兴趣网络(Deep Interest Networ……

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