信息流场景下，短视频消费引来爆发式增长，视频的语义理解对于提升用户消费效率至关重要。视频Embedding采用稠密向量能够很好的表达出视频的语义，在推荐场景下对视频去重、相似召回、排序和多样性打散等场景都有重要的作...

这篇博客主要总结一下常用的激活函数公式及优劣势，包括sigmoid relu tanh gelu

另外还有一个多模态融合的问题。看上图示意，应该是每个模态embedding单独与user embedding进行相似度训练。**这样做的话，每个item就会存在3个embedding。线上服务召回TopK时需要去重。但这种方案就忽略了不同模态之间...

简单理解，就是通过不断分析用户以及和用户兴趣相同兴趣的人，跟网站互动，不断更新，找到用户最喜欢的物品，过滤掉不喜欢的物品。

类别特征经过 One-Hot 编码后放入特征向量、或者 多个的特征值采用 Multi-Hot 编码

学自 极客时间 《深度学习推荐系统实战》 推荐系统就是利用“用户信息”，“物品信息”，“场景信息”这三大部分有价值数据，通过构建推荐模型得出推荐列表的工程系统 特征其实是对某个行为过程相关信息的抽象表达 构建...

作者：shiweidong 腾讯PCG社交平台部产品策划 导语 | “社交压力”是很多人提到的一个高频词汇。为什么会这样？本文将围绕微信朋友圈，探讨三个主题：社交压力的来源、现有解法的利弊、其他解法的可能。 察觉到自己对发朋...

引言：近年来，GNN技术由于其在图数据学习方面的出色表现，在许多领域得到了广泛的应用。在推荐系统中，大部分信息本质上具有图结构，而由于GNN对于表示学习具有一定的优势，所以GNN在推荐系统相关领域的应用迅速发展。本文尽可...

本文分享一篇谷歌团队发表在KDD’21的推荐系统文章：不使用嵌入表的方式获得类别特征的表征用于推荐系统[1]。

第15届推荐系统年会（ACM RecSys 2021）将于9月27日-10月1日在荷兰阿姆斯特丹举行，大会表明可以以更包容的方式通过线上的形式允许有需要的人参与其中。去年的推荐系统年会论文集锦请参考：围观RecSys2020 | 推荐系统顶会说...