Paper：Price-aware Recommendation with Graph Convolutional Networks
做广告业务1年多时间了，但是平时的工作主要和广告工程有关，核心的广告算法由 AI 部门支持，对我们而言可以说是「黑盒般」的存在，只需要对训练好的模型进行调用即可。...
导 语 “推荐系统”可以说是今天AI技术最常见的应用场景之一，从商品到新闻资讯、短视频、音乐，它能够找到用户的个性化需求，按照用户的需求喜好，将匹配的信息内容精准地推送给用户。 在这个信息过载的时代，推荐系统可以帮...
自从今年我在一些平台讲了几次推荐系统的公开课后，就有好多同学加我，问我推荐系统应该怎么入门，那么今天，我就结合自己的实际经历来聊聊推荐系统怎么入门比较好。...
本文是《深度学习推荐系统》一书的阅读笔记和思维导图，建议大家入手一本王喆老师的新书，看完绝对会收获颇丰！
推荐系统[1]（Recommender System，RS）能够根据用户的偏好主动为用户推荐商品或项目。它通过用户的历史数据来发掘用户兴趣偏好，从而将用户可能感兴趣的物品推送给用户，一个设计出色的推荐系统能够为企业带来可观的经济效益...
本文我们将从架构设计的角度回顾和讨论推荐系统的一些核心算法模块，重点从离线层、近线层和在线层三个架构层面讨论这些算法。
“我们的算法工程师水平太差了，完全解决不了问题！”作为一个经常和传统企业打交道的乙方，这种抱怨陈老师听得太多了，类似惨痛画面也见得太多了。今天我们系统说说。...
DeepWalk算法是在KDD2014中提出的算法，最初应用在图表示（Graph Embedding）方向，由于在推荐系统中，用户的行为数据固然的可以表示成图的形式，因此DeepWalk算法也常被用于推荐系统中的item embedding的计算。Graph Embedding...
导读：在数字化革命和AI赋能的大背景下，推荐场景逻辑越来越复杂，推荐细分场景越来越丰富，对业务迭代和效果优化的效率有了更高的要求。推荐系统业务和技术在传统架构支撑下自然堆砌，变得越来越臃肿，开发维护困难，推荐系统在应...
