本篇文章follow一些 Graph in Rec 的文章，以前博主整理过的系列可以见：

互联网将全球信息互连形成了信息时代不可或缺的基础信息平台，其中知识分享服务已经成为人们获取信息的主要工具。为了加快互联网知识共享，出现了大量以知乎为代表的问答社区[1] 。用户注册社区后可交互式提出与回答问题...

研究推荐算法的一大痛点是什么？不是文章太少，而是文章太多，信息爆炸。每年KDD, SIGIR, CIKM上有那么多中外的王婆一起卖瓜，各种各样的NN、FM、Attention满天飞，其中不乏实打实的干货，更不缺乏湿漉漉的灌水文，让人不知道哪个...

工业中常用的推荐算法其实并不像论文中那么复杂，大多数的时候是稳定的模型、充分的特征工程和各种精妙的业务策略等。当然，如果你想，也可以做的很复杂....大部分时间读论文是在拓展思路并结合自身面临的问题去复现或者再...

本文介绍Youtube在2019年放出的两篇强化学习推荐系统中基于value-based的一篇，论文标题：SLATEQ: A Tractable Decomposition for Reinforcement Learning with Recommendation Sets (IJCAI 2019)...

如何给新加入的用户推荐可能感兴趣的物品？如何将新上架的物品推荐给潜在的用户？这两个问题分别是用户冷启动和物品冷启动，统称为冷启动推荐。冷启动问题是推荐系统中极具挑战的一个问题，也是一个业界学术界同时高度关注的...

导读：直播是社交娱乐app的综合性变现工具，如何培养用户的心智，高效的建立用户和主播的多种连接 ( 点击、观看、关注、常看、常打赏 ) 是直播生态的重要问题之一。为了解决这个问题，各大平台所使用的方法之一是通过个性化...

In the featurization tutorial we incorporated multiple features into our models, but the models consist of only an embedding layer. We can add more dense layers...

In the featurization tutorial we incorporated multiple features beyond just user and movie identifiers into our models, but we haven't explored whether those fe...

One of the great advantages of using a deep learning framework to build recommender models is the freedom to build rich, flexible feature representations.