【前置课程】推荐系统简介(一)

一 推荐系统简介 个性化推荐(推荐系统)经历了多年的发展,已经成为互联网产品的标配,也是AI成功落地的分支之一,在电商(淘宝/京东)、资讯(今日头条/微博)、音乐(网易云音乐/QQ音乐)、短视频(抖音/快手)等热门应用中,推荐系统都是核心组件之一。推荐系统产生背景信息过载 & 用户需求不明确...

「机器学习」推荐系统简介——一起来看看你是怎么被大数据杀熟的(四)

「机器学习」推荐系统简介——一起来看看你是怎么被大数据杀熟的(四)

开头大家好,我是程序员manor,我希望自己能成为国家复兴道路的铺路人,大数据领域的耕耘者,平凡但不甘于平庸的人。暑假打算做一个大数据项目巩固所学知识,学习的课程是某硅谷的实时推荐和机器学习项目https://www.bilibili.com/video/BV1R4411N78S?p=1推荐系统做的...

跟阿里云技术专家学习智能推荐系统

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高校精品课-北京大学 -推荐系统

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推荐系统[二]:召回算法超详细讲解[召回模型演化过程、召回模型主流常见算法(DeepMF_TDM_Airbnb Embedding_Item2vec等)、召回路径简介、多路召回融合]

推荐系统[二]:召回算法超详细讲解[召回模型演化过程、召回模型主流常见算法(DeepMF_TDM_Airbnb Embedding_Item2vec等)、召回路径简介、多路召回融合]

1.前言:召回排序流程策略算法简介推荐可分为以下四个流程,分别是召回、粗排、精排以及重排:召回是源头,在某种意义上决定着整个推荐的天花板;粗排是初筛,一般不会上复杂模型;精排是整个推荐环节的重中之重,在特征和模型上都会做的比较复杂;重排,一般是做打散或满足业务运营的特定强插需求,同样不会使用复杂模型...

毕业设计之基于协同过滤算法的电影推荐系统设计(一) - 项目简介

1 研究目标从应用场景来看,基于内容的推荐算法更多地适用于用户根据关键字或者电影名字来搜索相应的电影,然后推荐系统来进行相应的推荐。基于需求个性角度来看,基于内容的推荐算法还不够个人化,用户需要的是更加符合个人偏好的推荐结果,可以根据用户之前的打分情况,更有针对性地推荐一些可能喜欢的电影,这种情况下...

《中国人工智能学会通讯》——7.12 推荐系统简介

7.12 推荐系统简介 典型任务和相关算法 ●  评分预测最早的推荐系统任务(也是目前较为常见的任务)是评分预测。输入归纳起来可以分为用户(User)、物品(Item)和打分(Rating)三个方面,因此可以使用一个二维矩阵来刻画评分预测的输入,分别对应于一个矩阵中的行、列、值。为了解决这一问题,常...

中国人工智能学会通讯——深度学习与推荐系统 1 推荐技术简介

在当今信息爆炸时代,个性化推荐系统是面向用户的互联网产品的核心技术,可以帮助用户获取所需要的信息,改善信息超载的问题。推荐系统的技术核心是对用户历史、物品属性和上下文等信息进行建模,以推断出用户兴趣,并向用户推荐感兴趣的物品。在信息大数据时代,要有效地利用海量用户历史信息和物品信息,机器学习技术必不...

神经网络与推荐系统初步简介

作者:一人 1.深度神经网络对于任何领域都是适用的 深度神经网络(Deep Neural Networks, DNN)在过去的数年已经在图像分类、语音识别、自然语言处理中取得了突破性的进展。在实践中的应用已经证明了它可以作为对于一种十分有效的技术手段应用在大数据相关领域中。深度神经网络通过众多的简单...

《推荐系统:技术、评估及高效算法》一3.1 简介

本节书摘来自华章出版社《推荐系统:技术、评估及高效算法》一书中的第3章,第3.1节,作者 [ 美]弗朗西斯科·里奇(Francesco Ricci)利奥·罗卡奇(Lior Rokach)布拉哈·夏皮拉(Bracha Shapira)保罗 B.坎特(Paul B.Kantor),更多章节内容可以访问云...

《推荐系统:技术、评估及高效算法》一1.1 简介

本节书摘来自华章出版社《推荐系统:技术、评估及高效算法》一书中的第1章,第1.1节,作者 [ 美]弗朗西斯科·里奇(Francesco Ricci)利奥·罗卡奇(Lior Rokach)布拉哈·夏皮拉(Bracha Shapira)保罗 B.坎特(Paul B.Kantor),更多章节内容可以访问云...

lenskit (开源推荐系统) 简介

一个基于java的开源推荐系统,由明尼苏达大学的 GroupLens Research 研究小组出品。 官网地址: http://lenskit.org/ 官方github地址: https://github.com/lenskit/lenskit 我的demo地址,csdn code:h...

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美团点评高级技术专家 郑刚在QCon上做了主题为《美团点评旅游推荐系统的演进》的演讲,就美团点评酒旅业务简介与基于用户画像找回策略演进等进行了深入的分享。
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