他是google在16年提出的一篇论文，核心点就是将深度神经网络引入了推荐系统当中，在召回和排序模块当中将之前的简单规则替换成了DNN模型，从而获得了更好的效果。...

这次春招实习，一共面了7家公司，经历了20多轮面试，拿了6家offer，最终选择了腾讯的CDG腾讯广告部门，推荐算法岗位，base深圳。

导语 | 召回模块面对几百上千万的推荐池物料规模，候选集十分庞大。由于后续有排序模块作为保障，故不需要十分准确，但必须保证不要遗漏和低延迟。目前主要通过多路召回来实现，一方面各路可以并行计算，另一方面取长补短。召...

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：

今天跟大家分享一篇来自于昆士兰大学总结的基于自监督学习的推荐系统综述，该文章总结了150篇自监督推荐系统相关的文献。具体的，该文根据统一的范式概括了四大类方法，并提炼了三种训练范式。另外，还总结了三类数据的经典...

深度学习技术已经在计算机视觉以及自然语言理解等领域取得了巨大的成功，受其影响深度学习研究也开始在推荐系统领域得到关注。近些年来，已经见证了基于神经网络的推荐系统的巨大进步，其已经超越了传统推荐模型的性能。不...

多行为推荐（MBR）旨在联合考虑多种行为以提高目标行为的推荐效果。我们认为 MBR 模型应该：（1）对用户不同行为之间的粗粒度共性进行建模，（2）在多行为建模中同时考虑局部的序列视图和全局图视图，以及（3）捕获细粒度的用户的多种行为...

我们很高兴地宣布TorchRec，一个用于推荐系统的PyTorch 域库。这个新库提供了通用的稀疏性和并行性原语，使研究人员能够构建最先进的个性化模型并将其部署到生产中。...

课程介绍 本次课程主要是基于SpringBoot完成了粉丝角色和偶像角色的在线互动功能以及偶像资源的展示功能，包括偶像自主发布的动态、视频、音乐资源以及粉丝上传的资源信息，偶像日志的自动生成。本系统分别有三种不同的...

导语 | 重排技术细节非常多，一定要清楚技术架构大图，从而将细节串联起来。实际上主要是为了解决三大方面的问题：用户体验、算法效率、流量调控。 在上篇《图文解读：推荐算法架构——精排！》中我们结合算法架构精排进行解...