发表评论取消回复
相关阅读
相关 推荐系统-召回-概述(四):热门推荐
无论个性化多么重要,热门推荐都是[推荐系统][Link 1]里不可或缺的一部分。其一、根据“二八定律”,电商系统中的20%的头部内容被80%的流量消费,因此,在产品早期,仅仅推
相关 推荐系统-召回-概述(五):一切为了业务
在前面几篇文章里,我们介绍了主流的召回模型和算法。但算法更多地是从个性化推荐的角度来解决问题。许多业务上的问题,如安全问题、商业价值、用户体验、流量扶持等种种业务需求,仅仅基于
相关 推荐系统-召回-概述(三):向量化
只要对[机器学习][Link 1]稍有涉猎,就会发现如今机器学习,无论是推荐、图像、语言等领域,随处可见embedding,可以说,在深度学习主宰机器学习领域的今天,万物皆可e
相关 推荐系统-召回-概述(一):内容为王
大家在访问京东或者淘宝等电商系统时,会发现当看了某件商品或者买了某件商品时,电商系统会马上推荐很多相似的商品;当在百度上搜索某个新闻时,信息流马上推荐类似的新闻,这些是怎么做到
相关 推荐系统实践--概述
为什么需要推荐系统 随着信息技术和互联网的发展,人们逐渐从信息匮乏的时代走入了信息过载(information overload)的时代。 在这个时代,无论是信息消费者
相关 【推荐系统】推荐系统概述
更新时间:2018-11-24 前言 这一系列文章会来介绍推荐系统,也是我边学习边分享的过程,之前有接触过,但这次会较为系统的学习研究,所以打算把自己学到的东西整
相关 推荐系统概述(一)
推荐系统是一种信息过滤系统,用于预测用户对物品的评分或偏好。解决的是信息过载和长尾问题(长尾理论)。它的本质是通过一定的方式将用户和物品联系起来。 推荐系统在为用户推荐物品
还没有评论,来说两句吧...