技术
  • 推荐系统中的探索和利用问题 by : 十月 25, 2019

    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...

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  • 向量乘法和矩阵乘法的分类和区别 by : 十月 8, 2019

    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...

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  • TensorFlow 代码模版-基础篇 by : 九月 20, 2019

    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...

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  • Embedding 在大厂推荐场景中的工程化实践 by : 八月 23, 2019

    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...

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  • 推荐系统的中 Embedding 的应用实践 by : 七月 29, 2019

    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...

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  • 推荐系统中的排序学习 by : 六月 18, 2019

    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...

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  • Python 实现经典 LeetCode 算法题:链表 by : 五月 14, 2019

    链表(LikedList)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 链表的类型...

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  • 基于矩阵分解的推荐算法 by : 三月 30, 2019

    简介 推荐领域的人一般都会听说过十年前 Netflix Prize 的那场比赛,这一年可以说是推荐算法的春天,从比赛中诞生了众多推荐算法,而矩阵分解就是其中非常著名的一个。矩阵分解(Matrix Factorization,MF)是协同过...

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  • 基于协同的推荐算法 by : 三月 14, 2019

    简介 协同过滤(Collaborative filtering,CF)与基于内容的推荐算法一样,也是一个非常古老的推荐算法。但是直至今日,协同过滤依然是应用最广泛的推荐算法,在推荐领域占有极其重要的地位,甚至 “协同过滤” 一度成为推荐系...

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  • 文本内容分析算法 by : 二月 16, 2019

    内容分析通常包括文本分析,图片分析和视频分析。本文是《基于内容的推荐算法》单独整理的一篇内容,因最常见到的还是文本的分析,本篇主讲文本分析。文本分析在推荐系统中一个很重要的作用是用户兴趣建模,没有内容及文本标签,就无法得到用户兴趣标签。另外...

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