推荐问题是现在互联网最核心的问题之一，从搜索体统到淘宝的用户推荐，一个好的推荐/搜索系统能够有效地提升用户的使用体验，从而更好地提升用户粘性，产生更高的经济效益。...

当你查看任何社交媒体平台时，你很可能会从其中看到很多建议，例如“为你推荐”。这些建议主要取决于你当前的兴趣，或者取决于以前的类似兴趣，甚至是将来可能会引起你兴趣的内容。这里总结了大多数公司将新产品推荐给客户的...

提到强化学习，似乎总给人一种难以训练且难以落地的感觉。但是听大佬说，企业里强化学习推荐系统(RLRS)落地的例子其实已经有不少，不过一般都没有公开细节。现有公开且知名的RLRS技术分享有：...

今天我们继续来聊FM，不过不是单纯聊FM的原理了，而是聊聊更深层次的方法论，以及FM家族的一些改进策略。

在上一回当中我们讨论了LR模型对于推荐系统的应用，以及它为什么适合推荐系统，并且对它的优点以及缺点进行了分析。最后我们得出了结论，对于LR模型来说它的作用其实更多的是记住了一些特征的组合，所以在一些样本当中表现非...

商店的应用数据主要来源于运营排期、CPD、游戏、算法等渠道，成立推荐项目之后也没有变化，发生变化的是由推荐系统负责和数据源进行对接，商店服务端只需要和应用推荐系统进行对接即可。...

上节课我们简单介绍了推荐系统的总体框架思路，从本节课开始我们将对推荐系统中的核心算法进行详细讲解。在目前主流的推荐算法中，使用最多也是最经典的，当属协同过滤算法！...

上节课我们详细介绍了基于用户的协同过滤算法（User-CF）的原理以及实现代码协同过滤推荐算法（一），本节课我们继续介绍协同过滤算法的另外一个常用算法—基于物品的协同过滤算法（Item-CF）。...

“强基固本，行稳致远”，科学研究离不开理论基础，人工智能学科更是需要数学、物理、神经科学等基础学科提供有力支撑，为了紧扣时代脉搏，我们推出“强基固本”专栏，讲解AI领域的基础知识，为你的科研学习提供助力，夯实理论基础，提...

■ WWW2021 WWW (这两年改名叫TheWebConf了)会议是由图灵奖得主Tim创办的学术会议，内容涵盖互联网相关的一切主题。中国计算机协会将其认证为CCF-A类顶级会议，难度极大。中一篇...