推荐系统算法的研究与实践：协同过滤、基于内容的推荐和深度学习推荐模型
推荐系统是一种通过分析用户历史行为、个人兴趣和社交关系等信息，向用户提供个性化推荐内容的技术。推荐系统在电子商务、社交网络和音乐视频等应用中得到了广泛应用。本文将详细介绍推荐系统算法的研究与实践，重点介绍了协同过滤、基于内容的推荐和深度学习推荐模型，并分析了它们的优缺点和实际应用场景。 1. 协同过...
人工智能领域：面试常见问题超全（深度学习基础、卷积模型、对抗神经网络、预训练模型、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、模型压缩、强化学习、元学习）
人工智能领域：面试常见问题 1.深度学习基础 为什么归一化能够提高求解最优解的速度？为什么要归一化？归一化与标准化有什么联系和区别？归一化有哪些类型？Min-max归一化一般在什么情况下使用？Z-score归一化在什么情况下使用？学习率过大或过小对网络会有什么影响？batch size...
![深度学习应用篇-推荐系统[12]：经典模型-DeepFM模型、DSSM模型召回排序策略以及和其他模型对比](https://ucc.alicdn.com/fnj5anauszhew_20230613_277611b704834249a0a2f7b657faac4b.png)
深度学习应用篇-推荐系统[12]：经典模型-DeepFM模型、DSSM模型召回排序策略以及和其他模型对比
深度学习应用篇-推荐系统[12]：经典模型-DeepFM模型、DSSM模型召回排序策略以及和其他模型对比 1.DeepFM模型 1.1.模型简介 CTR预估是目前推荐系统的核心技术，其目标是预估用户点击推荐内容的概率。DeepFM模型包含FM和DNN两部分，FM模型可以抽取low-order（低阶）...
![深度学习应用篇-推荐系统[11]：推荐系统的组成、场景转化指标（pv点击率,uv点击率,曝光点击率）、用户数据指标等评价指标详解](https://ucc.alicdn.com/fnj5anauszhew_20230613_5c5fffebeda04017bc8cdb16fe485ec1.jpeg)
深度学习应用篇-推荐系统[11]：推荐系统的组成、场景转化指标（pv点击率,uv点击率,曝光点击率）、用户数据指标等评价指标详解
深度学习应用篇-推荐系统[11]：推荐系统的组成、场景转化指标（pv点击率,uv点击率,曝光点击率）、用户数据指标等评价指标详解 1. 推荐系统介绍 在网络技术不断发展和电子商务规模不断扩大的背景下，商品数量和种类快速增长，用户需要花费大量时间才能找到自己想买的商品，这就是信息超载问题。为了解决这个...
ChatGPT与深度学习的完美融合：打造智能化推荐系统新时代
PNN | AutoRec | 推荐算法NFM | ChatGPT | 深度学习新技术如ChatGPT、LLM、AIGC等的兴起，使推荐系统拥有更强的学习和预测能力。然而，推荐算法仍然是深度学习推荐系统中不可或缺的关键技术。推荐算法和这些技术应相辅相成，相互补充。推荐算法中的冷启动问题、E...
7 Papers & Radios | MIT研究登Science；腾讯深度学习推荐系统首次入选OSDI顶会
本周重要论文包括腾讯深度学习推荐系统首次入选 OSDI 顶会；罗彻斯特大学和 Adobe Research 的研究者提出新模型 CM-GAN，可以修复大面积缺失图像。目录：Ekko: A Large-Scale Deep Learning Recommender System with Low-La...
每秒10亿次更新、实现秒级同步延迟，腾讯深度学习推荐系统首次入选OSDI顶会（2）
SLO 保护机制DLRS 有两种主要的 SLO 类型：Freshness SLO 和 Quality SLO 。图 4 描述了推理服务器如何影响 SLO 的 freshness 和 quality。一旦接收到请求，推理服务器就会选择相关用户和条目嵌入。然后聚合嵌入，并将聚合嵌入发送给 DNN，后者返...
每秒10亿次更新、实现秒级同步延迟，腾讯深度学习推荐系统首次入选OSDI顶会（1）
在现代社会，网络购物、订餐以及其他各种形式的在线消费已经成为了日常生活的重要组成部分。在享受便利生活的同时，人们有时不得不受困于浩瀚复杂的信息和数据。这时，对个性化和智能化推荐系统（Recommender System）的需求变得日益强烈。这些系统能够有效解决信息过载问题，根据用户历史偏好和约束更精...
构建基于深度学习神经网络协同过滤模型(NCF)的视频推荐系统(Python3.10/Tensorflow2.11)
毋庸讳言，和传统架构(BS开发/CS开发)相比，人工智能技术确实有一定的基础门槛，它注定不是大众化，普适化的东西。但也不能否认，人工智能技术也具备像传统架构一样“套路化”的流程，也就是说，我们大可不必自己手动构建基于神经网络的机器学习系统，直接使用深度学习框架反而更加简单，深度学习可以帮助我们自动地...
【推荐系统】推荐系统数据流的经典技术架构+微软、阿里、微软等10大深度学习CTR模型最全演化图谱
一、推荐、广告、搜索系统的区别？1.1 根本问题区别广告：广告算法的目标就是为了直接增加公司的收入搜索：围绕搜索词的信息高效获取问题的回应推荐：增加用户的参与度，提高用户粘性和留存率1.2 优化目标的区别广告：预估CTR和CVR，反向推导流量的价值搜索：看重能够把正确答案召回回来推荐&...
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