11、E-commerce in Your Inbox:Product Recommendations at Scale-----产品推荐（prod2vec和user2vec)
一、摘要 本文提出一种方法，将神经语言模型应用在用户购买时间序列上，将产品嵌入到低维向量空间中。结果，具有相似上下文（即，其周围购买）的产品被映射到嵌入空间中附近的向量。 二、模型： 低维项目向 ...
原文：【论文笔记】基于图机构的推荐系统：Billion-scale Commodity Embedding for E-commerce Recommendation in Alibaba
论文： https: arxiv.org abs . 题外话： 阿里和香港理工联合发布的这篇文章，整体来说，还挺有意思的。 刚开始随便翻翻看看结构图的时候，会觉得：这也能发文章 后来，细看后发现：哦 还不错 文章简介： 基于阿里巴巴电商推荐系统的十亿规模的商品嵌入 与词向量类似，为每一个商品生成一个向量，向量间一一匹配，将相似的设定为推荐的候选 这篇文章的着重点在RS的matching，而不是r ...
2018-03-13 08:37 0 2615 推荐指数：
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终于受不了有道云笔记了...然而印象+马克飞象的组合是要收费的呵呵哒，那就干脆来cnblog写笔记好了。 Problem 问题还是那个问题，推荐系统万变不离其宗： 给定一个用户的历史check-in行为数据，以及该用户当前的时空坐标\((l,\tau)\)，然后推荐用户最可能感 ...
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