近日读到一篇非常不错的文章，忍不住转载过来，方便日后学习查阅，作者是新浪微博的张俊林，之前有幸听过他在线下的技术分享，印象深刻，PPT 做得非常棒。这篇文章涵盖推荐系统最重要的三个环节：召回、排序、重排序涉及的相关技术路线，通过近两年的经典...
多目标排序综述 在之前的🔖《推荐系统中的排序学习》一文中，我在最后简单提到过排序学习的一大作用就是可以用于多目标排序，也顺带提到了其他解决方案，本文我们就重点介绍另外一种解决方案，多任务学习。 还是先了解一下背景，介绍一下什么是多目标排...
每个人都是孤独的，人们在现实世界中各种相互的依靠和欢愉，不过是孤独向这个世界伸出来的无数爪子所猎取的食物，它们以此来得以慰藉。然而，无论当初如何光辉绚烂，一旦沉寂下来，孤独又会肆意蔓延，然后充满疯狂的猎食渴望，直到最后，一切又全部归于虚无。
探索和利用（EE）问题 探索与利用（Exploration and Exploitation）问题简称 EE 问题，是计算广告和推荐系统里最常见的两大问题之一（另外一个是冷启动问题）。EE 问题中的利用（Exploitation），表示对...
向量乘法和矩阵乘法由于别名和表示符号众多，导致这些不同的算法极容易混淆，相关知识也变得混乱不堪。本文利用思维导图的方式，将这些知识点整理到一起，以一个清晰的脉络来看清楚这些概念之前的区别和差异。 注：图中的表示符号用的是 LaTex 表示...
本文的代码整理自郑泽宇等著作的《TensorFlow 实战 Google 深度学习框架（第 2 版）》这本书，个人觉得这本书还是很不错的，除了 TensorFlow，还讲到了很多原理和深度学习的知识点，只是书中的对应的 TensorFlow...
上一篇文章我们提到 Embedding 的源头、原理、以及在推荐系统场景下常用的几种延伸方法，这篇文章则通过解读 YouTube、Airbnb、Alibaba 的三篇经典论文，来总结 Embedding 在工业界的一些用法和技巧，这三篇论文...
自 Embedding 的概念问世以来，Embedding 的探索和应用就没有停止过，Word2Vec、Sentence2Vec、Doc2Vec、Item2Vec，甚至 Everything2Vec。对，“万物皆可 Embedding”。几...
排序学习（Learning to Rank，LTR），也称机器排序学习（Machine-learned Ranking，MLR) ，就是使用机器学习的技术解决排序问题。自从机器学习的思想逐步渗透到信息检索等领域之后，如何利用机器学习来提升信...
链表（Linked List）是线性表（Linear List）的一种，是一种非常常见数据结构，链表通过指针将一组零散的内存块串联在一起，通过不同的串联方式形成不同类型的链表结构，最常见有单链表、双链表和循环链表。 基础知识要点 链表的...
这里确实弄错了，感谢指正
