LTR(Learning to Rank)学习排序已经被广泛应用到文本挖掘、搜索推荐系统的很多领域,比如IR中排序返回的相似文档,推荐系统中的候选产品召回、用户排序等,机器翻译中排序候选翻译结果等等。...
在互联网行业,无论是构建搜索推荐系统,还是智能营销等场景,都是围绕用户进行不同的实验,从各项指标上观察用户对不同交互、流程、策略、算法等反馈,进而对产品、营销策略、搜索推荐算法等进行迭代改进。...
P.S. 本文作为 炼丹笔记 第100篇原创文章,为了答谢这一路走来大家对炼丹笔记的关注与支持,本文文末,我们安排一次抽奖活动,送上时晴小姐姐为大家准备的青轴机械键盘1个~记得参与哦~...
在清洗数据构造正负样本时,由于日志的延迟上报问题,在点击事件的问题中构造样本时,往往会出现将曝光未点击数据误以为是负样本的情况,可真实的负样本真的是这样吗?...
近年来很多序列化推荐的方法都是通过把用户历史行为序列转化为一个总的向量化表达,来给用户做下一个item推荐。然而,通过经验性的分析,我们就会发现用户序列行为中包含多种多样完全不同含义的item,这个表示用户的向量受历...
推荐系统会存储大量的用户与items交互数据,这些数据可以用二部图呈现。二部图对消除推荐系统中数据稀疏性和冷启动有着巨大的帮助。这篇主要总结了3个典型的GNN方法在推荐系统领域处理用户与items的二部图。...
信息流场景展示内容在实际业务场景中并不是单一的同类内容,可能有图文、视频等主场景信息流内容,也会有广告、商品等商业内容,同时,针对特殊场景还存在着引流入口的穿插。不同类型内容往往来自不同业务部门,有不同的业务目...
说到推荐系统,就不得不面对数据稀疏和冷启动问题,怎么解决呢?美团这篇论文《Multi-Modal Knowledge Graphs for Recommender Systems》说,我们不仅要加数据,而且是各种类型的都加。很多论文提出了用知识图谱作为推荐系统的...
本篇接上篇《都步入2021年,别总折腾"塔"了》,继续学习nlp。我们在做推荐系统的时候,所有离散特征(连续值也可以分桶处理)都给embedding了,nlp中也一样,每个单词,每个字,每个标点,都可以做embedding。那么问题来了,推荐系统的学...
推荐系统领域太卷了,十方表示总是折腾"塔"太累了,所以十方平时也会学习些NLP,CV相关领域的知识去丰富下自己的见识。这里十方希望大家不要把自己要学的东西限定的太死,比如我们是做推荐系统相关研究的,那nlp相关知识我们可...