推荐系统的探索与利用问题综述
1.简述 问题引入 推荐系统冷启动问题常见的一种解决方案就是利用Bandit算法,Bandit算法通常用于解决探索与利用问题,其中解决探索与利用问题的经典案例是MAB问题； 这里MAB问题有三个概念:臂,收益,遗憾 1.臂:实际可以选择的对象,这里的臂可以是推荐系统 ...
原文：关于推荐系统的综述
推荐系统中的深度匹配模型 辛俊波DataFunTalk今天 文章作者：辛俊波腾讯高级研究员 编辑整理：Hoh Xil 内容来源：作者授权 文章出品：DataFunTalk 注：转载请联系作者本人。 导读：推荐系统和搜索应该是机器学习乃至深度学习在工业界落地应用最多也最容易变现的场景。而无论是搜索还是推荐，本质其实都是匹配，搜索的本质是给定 query，匹配 doc 推荐的本质是给定 user，推荐 ...
2020-01-13 20:03 0 3024 推荐指数：
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1 引言 传统的推荐方法： 协同过滤：数据稀疏、冷启动问题。浅层模型无法学习到用户和项目的深层次特征。 基于内容的推荐方法：需要有效的特征提取。浅层模型依赖于人工设计特征，有效性和可扩展性有限。 混合推荐方法：辅助信息往往具有多模态、数据异构、大规模、数据稀疏和分布不均匀等复杂特征，融合 ...
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转载 在信息泛滥的时代，如何快速高效地萃取出有价值信息成为人们的当务之急，传统的 推荐系统由此应运而生；而在诸多领域硕果累累的 深度学习也被应用于推荐系统，为后者注入新的动力。机器之心编译的这篇论文，对深度学习在推荐系统中的应用现状作了综述性调研，以期进一步推动推荐系统研究的进展 ...