- 推荐系统技术演进趋势:从召回到排序再到重排 推荐系统 2019-12-31 14793 12
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...
- 推荐系统中的多任务学习 推荐系统 2019-11-30 20050 27
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...
- 推荐系统中的探索和利用问题 推荐系统 2019-10-25 4731 13
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...
- Embedding 在大厂推荐场景中的工程化实践 推荐系统 2019-08-23 18681 21
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...
- 推荐系统中 Embedding 的应用实践 推荐系统 2019-07-29 22939 33
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...
- 推荐系统中的排序学习 推荐系统 2019-06-18 10891 22
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...
- 基于矩阵分解的推荐算法 推荐系统 2019-03-30 9092 25
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...