推荐系统是我们日常生活中使用最频繁的工具之一，以内容推荐著称的今日头条等都在广泛研究，然而推荐系统的难度却非常大，精准推荐一直是一个非常棘手的问题，目前有很多解决方法，今天为大家介绍的是将强化学习应用于新闻推荐...

这个名词并不新颖，相信很多朋友几年前就听说过了，特别是推荐算法很“火”的那时候，这个词更是经常性地被媒体所引用。

导语：推荐系统中个性化推荐最为复杂，个性化推荐涉计到很多基础技术：用户画像，用户曝光记录，推荐算法策略等等，其中用户画像和用户曝光记录的设计好坏直接影响推荐系统的性能和效率，布隆过滤器应用到用户曝光记录，在存储和判断...

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近日，拥有 10 亿月活用户的 Instagram 分享了其内容推荐系统的关键内容，包括：Explore 基础构建模块的开发、元语言 IGQL工具、Explore 系统框架等。

微信看一看的精选文章推荐(见下面图1)大家应该都用过，微信团队在今年发表了一篇文章来专门介绍精选推荐的算法实现细节(Real-time Attention based Look-alike Model，简称RALM算法)，这就是我们这篇文章要讲解的内容。基...

近年来，深度学习在语音识别、计算机视觉及自然语言处理等领域都取得了很大的突破，成为学术界和工业界关注的热点。与传统机器学习方法相比，深度学习在特征抽取及特征组合方面具有明显的优势，可以学习到多层次的抽象特征表...

【导语】近期，Facebook 在博客上分享了第一篇详细介绍 Explore 系统关键技术，以及 Instagram 是如何为用户提供个性化内容的文章。本文就这些关键技术进行介绍，给从事或对相关工作感兴趣的开发者们分享一些想法或经验。...

深度学习其实就是神经网络模型，一般来说，隐含层数量大于等于2层就认为是深度学习(神经网络)模型。神经网络不是什么新鲜概念，在好几十年前就被提出来了，最早可追溯到1943年McCulloch与Pitts合作的一篇论文(参考文献1)，神经...

笔者在当年上学刚刚接触物品推荐问题时，使用的数据集就是MovieLens，那时候的课本上，大多使用传统的协同过滤算法，基于相似用户、相似物品，来解决问题。时至今日，市面上涌现了大量的机器学习相关书籍，解决物品推荐问题的算法...