本文以CCF大数据与计算智能大赛（CCF BDCI）图书推荐系统竞赛为实践背景，使用Paddle构建用户与图书的打分模型，借助Embedding层来完成具体的匹配过程。后台回复 211208 可获取完整代码。...
作者 | Chilia 哥伦比亚大学 NLP搜索推荐 整理 | NewBeeNLP
基于深度学习的模型主导了生产推荐系统的当代格局。现代推荐系统提供了大量实际应用。由于规模不断扩大的深度神经网络模型，它们取得了令人难以置信的进步。...
12月2日，火山引擎全系列云产品亮相，共推出了78项云产品服务，涵盖云基础、视频及内容分发、数据中台、开发中台、人工智能等五大类。
推荐系统旨在从用户的交互历史识别出用户的偏好，目前已经在工业界得到广泛应用。但是传统静态推荐模型难以解决两个重要的问题。1，用户到底喜欢什么？2，为什么用户喜欢一个物品？因为静态的推荐模型缺乏用户的实时反馈和显式...
GRecX是基于tf_geometric框架的GNN-based的开源推荐算法框架，致力于构建高效统一易扩展的GNN-based推荐算法基准（Benchmark）库。GRecX实现了MF算法作为基础推荐算法，并实现现有最有效的且最有影响力的GNN-based推荐算法作...
数据挖掘技术，一门基于计算机技术与大数据时代信息处理需求的技术产物，从世纪之交的火热发展以来，不知不觉间，早已应用到我们生活的方方面面：电子邮箱中的垃圾邮件分类、电影院的票房预测、网页上的广告推荐、语音识别...
推荐 | 微软SAR近邻协同过滤算法解析（一）前面这篇介绍了整个SAR算法，算法本身比较容易理解。本篇主要对一下里面有趣的小函数。
ALS可参考：练习题︱ python 协同过滤ALS模型实现：商品推荐 + 用户人群放大
之前的一个练习题：练习题︱豆瓣图书的推荐与搜索、简易版知识引擎构建（neo4j）提及了几种简单的推荐方式。 但是在超大规模稀疏数据上，一般会采用一些规模化的模型，譬如spark-ALS就是其中一款。 这边，笔者也是想调研一下这个模...
