In this tutorial, we build a simple matrix factorization model using the MovieLens 100K dataset with TFRS. We can use this model to recommend movies for a given...

本文主要从整体角度介绍推荐系统，先介绍了推荐系统定义与系统架构等背景，然后详细说明如何评价一个推荐系统。

GNN4Rec系列旨在介绍图神经网络与推荐系统结合的一些工作。第一期主要介绍了用GNN做特征交叉的几篇工作.

开头 大家好,我是程序员manor,我希望自己能成为国家复兴道路的铺路人,大数据领域的耕耘者,平凡但不甘于平庸的人。 暑假打算做一个大数据项目巩固所学知识, 学习的课程是某硅谷的实时推荐和机器...

7月8日，为期三天的2021 年世界人工智能大会（WAIC）于上海世博展馆拉开序幕。本届大会继续秉持「智联世界」的理念，以「众智成城」为主题，集聚全球范围内的人工智能创新思想、技术、应用、人才和资本，推动全球科技的创新协同...

多数据分析书本、文章都提过人货场模型，但对于其中最核心的人货如何匹配，没有详细介绍。人货匹配是非常底层的分析理论，涉及到转化率分析、用户分群、推荐算法训练等重要议题，无论互联网的电商、O2O、短视频、直播等产品...

作者：alieyu 腾讯VTeam技术团队高级工程师 导语| 信息流产品的内容分发方式包括：推荐、投放、push、订阅等，其中的"推荐"是最为主流，也是大家最为熟知的分发方式。但，在实际的信息流产品中，通常是多种分发方式相辅相成，共...

长尾物品（Tail Items）在推荐系统中是非常常见的，长尾的存在导致了样本的不均衡，对于热门头部物品（Head Items）的样本量多，模型学习这部分的效果越好，而长尾物品的样本量少，导致模型对该部分Item的理解不够充分，效果自然也就较差...

此时此刻，算法正在监视着你。她们监视你去哪里、买了什么、遇见了谁，包括你的每一次呼吸、每一次心跳。

你们可能曾经花上几分钟甚至几个小时去选择一部电影单独看或者和家人一起看，不幸的是没有成功？你希望有人在这种时候替你做决定，这正是推荐系统的作用。...