而“冰冷的算法，缺失的情怀”这一句，某种程度上，成了人们对“美团将外卖骑手逼迫成近乎机器人”这一冰冷做法的不忿之举。

在工作中动手实施自己的ML项目之前，了解领域里的前沿进展，吸收前人的经验，是很有必要的。

该新闻组系统的开发主要分为前端的界面设计和后端的功能实现两个部分，前端使用微信小程序组件展示新闻界面，后端采用基于Python语言的 Flask 轻量级框架实现相应功能。...

最近看了篇利用哈希技术来提高基于图神经网络的推荐系统检索速度的文章。该文的亮点本人认为主要有以下两点：（1）模型同时学习用户/物品的实值表示和离散表示，用于协调模型的效率和性能，（2）该文提出了一个端到端的训练框架，解...

事实上，在推荐系统的学术研究中，我们过于关注模型的创新，而忽视了落地可行性以及实用性。这与模型的新颖度和复杂度不同，是另外一个层面的值得我们考虑的问题。因此，本文中所推荐的论文，是针对推荐系统的定期重训练需求设计...

通过引入field的概念，FFM把相同性质的特征归于同一个field，相当于把FM中已经细分的feature再次进行拆分从而进行特征组合的二分类模型。

Web上数据的增长使得在完整的数据集上使用许多机器学习算法变得更加困难。特别是对于个性化推荐问题，数据采样通常不是一种选择，需要对分布式算法设计进行创新，以便我们能够扩展到这些不断增长的数据集。...

基于邻域的算法是推荐系统中最基本的算法，在业界得到了广泛应用。基于邻域的算法分为两大类，一类是基于用户的协同过滤算法，另一类是基于物品的协同过滤算法。...

大家好，我叫陈鹏，来自腾讯。 前三位老师讲得都很有深度，干货满满。相比于前三位老师的深度，我今天分享的主题将会轻松一些，主要跟大家介绍腾讯看点在投放系统的探索，没有学术和深刻的原理，也没有目录，这里只有故事，跟着我的 PP...

前段时间还跟实验室同学专门讨论了下关于个性化排序中的评价指标问题，即我们在实验的过程中究竟使用哪一种实验设置才能较好的反映模型的泛化能力，比如采用全量测试数据进行排序，但该方法需要的测试时间较长；比如使用采样...