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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...
覆盖四种场景、包含正负向反馈，腾讯、西湖大学等发布推荐系统公开数据集Tenrec（2）
6、Cold-start Recommendation冷启动是推荐任务中一个悬而未决的挑战。Tenrec 的一个主要优点是有用户重叠和 items 重叠的信息，因此可用于解决冷启动的问题。数据预处理：该任务中 QK-video 作为源数据集，QK-article 作为目标数据集。为了更加贴合实际场景...
覆盖四种场景、包含正负向反馈，腾讯、西湖大学等发布推荐系统公开数据集Tenrec（1）
来自腾讯、西湖大学的研究者发布了一种新的推荐系统数据集 Tenrec，记录了来自四种不同推荐场景的各种用户反馈。近些年来，通过各种内容平台浏览视频或者是阅读文章的用户越来越多，而现有的推荐算法有时难以很好地建模用户的偏好，因此需要更准确的推荐系统模型。但已知的推荐系统（RS）的基准数据集要...
【推荐系统】推荐场景为什么不可以使用SVD分解共现矩阵
在推荐领域，我们为了捕捉更多隐含特征，需要对用户-物品共现矩阵进行分解，对矩阵分解的方法主要有三种：特征值分解（Eigen Decomposition）奇异值分解（Singular Value Decomposion）梯度下降（Gradient Descent...
【推荐系统】美团外卖推荐场景的深度位置交互网络DPIN的突破与畅想
今天介绍一篇美团在SIGIR 2021中稿的一篇paper，主要介绍在解决点击率预估中位置偏置（position-bias）方面的一些工作，一起来看一下。美团基础研发机器学习平台训练引擎团队，联合到家搜推技术部算法效能团队、NVIDIADevTech团队，成立了联合项目组。目前在美团外卖推荐场景中进...
《中国人工智能学会通讯》——11.7 场景化个性化的地理位置推荐系统
11.7 场景化个性化的地理位置推荐系统 基于地理位置的社会媒体网络服务的出现 , 例如 Foursquare、Facebook Places 和大众点评，为人们提供了一个产生和分享在物理位置进行评价的活动的便捷平台。全面地理解这种基于地理位置的用户评分行为对于进行很多应用十分重要 , 例如个性化推...
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