深度推荐系统已经在很多互联网大厂得到了实际广泛的应用,在他们的实践过程中也有很多工程算法经验积累下来.Facebook的各位研究员将其深度个性化推荐系统的经验总结成了下面这篇文章<Deep Learning Recommendation Mo...

鱼遇雨欲语与余：深入理解YouTube推荐系统算法​zhuanlan.zhihu.com

推荐系统是互联网发展至今最常见也重要的技术之一。如今各类APP、网站、小程序等所有提供内容的地方，背后都有推荐系统在发挥作用。

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能的一个重要分支，它研究能实现人与机器之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，即让机器“懂”人类的语言。NLP 涉及的面非常广，包括语音识别 、内容理解、信...

用户画像其实就是从海量的用户数据中，建模抽象出来每个用户的属性标签体系，这些属性通常需要具有一定的商业价值。

随着计算机领域技术的高速发展，电子商务时代的普及，个性化的推荐系统深入生活应用的各个方面。个性化推荐算法是推荐系统中最核心的技术，在很大程度上决定了电子商务推荐系统性能的优劣。而协同过滤推荐是个性化推荐系统...

目前推荐系统中用的最多的就是矩阵分解方法，在Netflix Prize推荐系统大赛中取得突出效果。以用户-项目评分矩阵为例，矩阵分解就是预测出评分矩阵中的缺失值，然后根据预测值以某种方式向用户推荐。今天以“用户-项目评分...

基于内容的推荐算法相似度计算基于内容的推荐算法基于内容推荐系统的高层次结构

本文内容分两部分，第一部分为基于 GNN 的图表示学习，共包含两节，第1节主要从三种建模方法上对图表示学习进行对比阐述；第2节分别从两类无监督学习目标——重构损失与对比损失，对基于 GNN 的无监督表示学习进行阐述。第二部...

最近对推荐中的长尾问题／多样性问题比较感兴趣，最近看了一篇IJCAI-19上录用的的一篇《Sequential and Diverse Recommendation with Long Tail》的文章，介绍了如何在序列推荐中来提升推荐系统的多样性，一起来了解一下。...