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CTR学习笔记&代码实现5-深度ctr模型 DeepCrossing -> DCN

之前总结了PNN,NFM,AFM这类两两向量乘积的方式,这一节我们换新的思路来看特征交互。DeepCrossing是最早在CTR模型中使用ResNet的前辈,DCN在ResNet上进一步创新,为高阶特征交互提供了新的方法并支持任意阶数的特征交叉。...

2020-05-28
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如何实现更好的推荐结果?腾讯微信提出深度反馈网络

在推荐系统中,用户的显式反馈、隐式反馈、正反馈和负反馈都能够反映用户对被推荐物品的偏好,这些反馈信息在推荐系统中十分有用。然而,现在的大规模深度推荐模型往往以点击为目标,只看重以用户点击行为为代表的隐式正反馈...

2020-05-26
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深度学习推荐系统中各类流行的Embedding方法(上)

Embedding,中文直译为“嵌入”,常被翻译为“向量化”或者“向量映射”。在整个深度学习框架中都是十分重要的“基本操作”,不论是NLP(Natural Language Processing,自然语言处理)、搜索排序,还是推荐系统,或是CTR(Click-Throug...

2020-05-26
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IJCAI 2020 | 基于内部-环境注意力网络的推荐多队列冷启动召回

本文介绍的是 IJCAI-2020论文《Internaland Contextual Attention Network for Cold-start Multi-channel Matching inRecommendation》,论文作者是来自腾讯微信的谢若冰、丘志杰、饶君、刘毅、张博和林乐宇研究员。...

2020-05-26
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ECAI2020推荐系统论文聚焦

ECAI,全称为 European Conference on Artificial Intelligence,是欧洲主要的人工智能会议。

2020-05-25
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IJCAI 2020 | 推荐中的深度反馈网络

本文介绍的是IJCAI-2020论文《Deep Feedback Network for Recommendation》,作者论文作者是来自腾讯微信的谢若冰、凌程、王亚龙、王瑞、夏锋和林乐宇研究员。

2020-05-25
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教主黄仁勋烤出540亿晶体管GPU,全球最大7nm安培架构坐稳算力霸主

在NVIDIA GTC2020大会上,NVIDIA正式发布了7nm安培GPU,号称是8代GPU史上最大的性能飞跃!黄仁勋从厨房里面烤出了史上最大GPU。

2020-05-20
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基于用户的协同过滤python代码实现

在推荐算法概述中介绍了几种推荐算法的概念,但是没有具体代码实现,本篇文章首先来看一下基于用户的协同过滤python代码。

2020-05-20
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20万美元,最高提速200倍!黄教主烤箱掏出7nm安培芯片,GPU史上最大性能飞跃

推迟了2个月,北京时间5月14日晚9点,英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋在自家的厨房里,“亮相”GTC 2020主题演讲会。他把这次的发布会称为,“英伟达史上首次Kitchen keynote(厨房发布会)”。...

2020-05-19
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人人直播带货的时代,推荐模型为什么比不过李佳琦们?

疫情期间,各平台在线直播带货量都大幅上涨,具研究机构艾媒咨询发布的数据显示,2019年中国直播电商行业的总规模达到4338亿元,预计2020年中国在线直播的用户规模将达5.24亿人,市场规模将突破9000亿元。本文将探讨,对比与直播...

2020-05-19
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