导读：推荐系统技术，总体而言，与 NLP 和图像领域比，发展速度不算太快。不过最近两年，由于深度学习等一些新技术的引入，总体还是表现出了一些比较明显的技术发展趋势。这篇文章试图从推荐系统几个环节，以及不同的技术角度，来对目前推荐技术的比较彰显的技术趋势做个归纳。个人判断较多，偏颇难免，所以还请谨慎 ...

户和资源实现最佳匹配，这部分属于推荐系统的核心，也是推荐系统演进的动力所在 二、推荐系统架构 ...

1、阿里巴巴PRM模型 　　推荐系统的架构大致分为如下几个模块：召回、粗排、精排、重排，那么为什么要引入重排模块呢。在精排阶段，我们希望得到的是一个候选排序队列的全局最优解，但是实际上，通常在精排阶段，我们精排模型是针对用户和每一个候选广告（商品）输出一个分值；而每个候选之间也会相互影响 ...

推荐系统一般分为两个阶段，即召回阶段和排序阶段。召回阶段主要是从全量的商品库中得到用户可能感兴趣的一小部分候选集，排序阶段则是将召回阶段得到的候选集进行精准排序，推荐给用户。 推荐系统中几种常用的召回策略。主要有协同过滤、向量化召回和阿里最近在Aicon中提到的深度树匹配模型。 1、协同 ...

目录 排名公式 Hacker News(帖子投票) Reddit(帖子赞踩) Stack Overflow(问题的得分、回答的数目和该问题的浏览 ...

璇带来的《基于实时深度学习的推荐系统架构设计和技术演进》。分享内容如下： 实时推荐系统 ...

1.Swing算法介绍 Swing算法原理比较简单，是阿里早期使用到的一种召回算法，在阿里多个业务被验证过非常有效的一种召回方式，它认为 user-item-user 的结构比 itemCF 的单边结构更稳定。 为了衡量物品i">ii和j">jj的相似性，考察都购买了物品 ...

什么是重排序 假设我们写了一个 Java 程序，包含一系列的语句，我们会默认期望这些语句的实际运行顺序和写的代码顺序一致。 但实际上，编译器、JVM 或者 CPU 都有可能出于优化等目的，对于实际指令执行的顺序进行调整，这就是重排序。 重排序的好处：提高 ...