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推荐系统中稀疏特征的优化表示方法

张俊林 导读: 推荐或者 CTR 预估任务有一个很突出的特点:存在海量稀疏特征。海量意味着数量巨大,稀疏意味着即使在很大的训练数据里,大量特征出现频次也非常低,这往往是由于引入了大量 ID 类特征带来的。对于 DNN 排序系统,是否能够找到好的特征 Embedding 表达方式,对于系统效果是至关重要的。 虽然说,如何更好地表……

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从入门到专家必读的十篇论文

作者: 王喆 今天我们不分析论文,而是总结一下 Embedding方法的学习路径,这也是我三四年前从接触word2vec,到在推荐系统中应用Embedding,再到现在逐渐从传统的sequence embedding过渡到graph embedding的过程,因此该论文列表在应用方面会对推……

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技术在民宿推荐中的应用

文章作者:周文彪 途家网 编辑整理:Hoh Xil 内容来源:AI 科学前沿大会 出品社区:DataFun 民宿越来越成为旅游消费的新热潮,作为国内最大的民宿平台,途家在应用 AI 技术进行个性化商品推荐方面进行了不少探索。民宿行业的数据,具有用户消费频次低,用户兴趣点不好描述等特点,基于内容和普通协同……

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在的探索与实践

分享嘉宾:江云胜@Hulu 编辑整理:许晏铭 出品平台:DataFunTalk 导读: Hulu是美国领先的互联网视频流媒体平台,拥有大量的电影、电视剧等视频资源,对这些内容的理解和表示是Hulu的一个重要研究方向。Content Embedding技术将内容表示为向量,以利于后续算法、模……

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腾讯技术用万字长文聊一聊技术

作者: qfan,腾讯 WXG 应用研究员 随着深度学习在工业届不断火热,Embedding 技术便作为“基本操作”广泛应用于推荐、广告、搜索等互联网核心领域中。Embedding 作为深度学习的热门研究方向,经历了从序列样本、图样本、再到异构的多特征样本的发展过程。本文主要系统总结了现在主流的……

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即刻技术推荐系统向量召回在即刻的工程实践

即刻首页的动态广场是一个发现好玩圈子和有趣即友的地方。如何让每一个用户都能在上面看到自己感兴趣的内容,是即刻推荐团队一直以来努力的目标。 去年我们分享了一篇 技术文章,介绍如何在线上服务中使用Spark MLlib,解决了排序模型的线上serving问题。过去这一年,即刻推荐系统完成了……

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深入浅出词嵌入技术

本文概览: 本文又名《Distributed Representation: From Static Embedding to Contextualized Embedding》 1. Classical Representation: One-hot Encoding 独热编码是NLP领域最简单的一种单词表示法。One-hot Encoding就是一个单词用长度为的向量表示,其中只有一个位置为,其余位置为,为语料中词库的大小。 One-hot Encoding有什么问题呢?假如我……

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什么时候值得去使用上下文嵌入

作者:Viktor Karlsson 编译:ronghuaiyang 导读: 使用来自BERT的上下文嵌入是很昂贵的,而且并不是所有的情况下都能带来价值,我们来看看在什么情况下是值得使用的。 使用最先进的模型,如BERT,或它的任何后代,不适合资源有限或预算受限的研究者或实践者。仅仅是一个预训练的BER……

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深度学习推荐系统中各类流行的方法上

来源 Microstrong 扫描文末二维码关注作者 深度学习推荐系统中各类流行的 Embedding 方法(下) Embedding 方法概览: 1. Embedding 简介 Embedding,中文直译为“嵌入”,常被翻译为“向量化”或者“向量映射”。在整个深度学习框架中都是十分重要的“基本操作”,不论是 NLP(Natural Language Processing,自然语言处理)……

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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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