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 ...
顺序推荐系统 SRS 的新兴主题近年来引起了越来越多的关注。与传统的推荐系统 RS 包括协作过滤和基于内容的过滤不同,SRS尝试了解并建模顺序用户行为,用户与项目之间的交互以及用户偏好和项目受欢迎程度随时间的演变。 SRS涉及以上方面,以更精确地表征用户上下文,意图和目标以及项目消费趋势,从而产生更准确,定制和动态的建议。在本文中,我们对SRS进行了系统的综述。我们首先介绍SRS的特征,然后对本 ...
2020-11-09 21:04 0 739 推荐指数:
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 ...
基本的序列模式挖掘:主要包括一些经典算法,分为以下三类。 1)基于Apriori特性的算法:Apriori(['eɪprɑɪ'ɔ:rɪ])算法、AprioriSome算法、AprioriAll算法、DynamicSome算法等等 2)基于垂直格子的算法:SPADE ...
目前,推荐系统广泛应用于电商、信息流和地图。工业级推荐系统架构一般以召回+推荐作为大框架。其中,以算法区分,如下图所示。 离线/线上指标如下图所示: 个性化召回算法是根据用户的属性行为上下文等信息从物品全集中选取其感兴趣的物品作为候选集,召回决定了最终推荐结果的天花板。 个性化召回分为 ...
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 ...
1、Factorization Machines(FM) FM主要目标是:解决大规模稀疏数据下的特征组合问题。根据paper的描述,FM有一下三个优点: 可以在非常稀疏的数据中进行合理的 ...
时间序列数据挖掘综述 http://hi.baidu.com/superkiki1989/item/33d609ec4d936204560f1d14 一、引言 时间序列是指按时间顺序排列的一组数据,是一类重要的复杂数据对象。作为数据库中的一种数据形式,它广泛存在于各种大型的商业、医学 ...
【说在前面】本人博客新手一枚,象牙塔的老白,职业场的小白。以下内容仅为个人见解,欢迎批评指正,不喜勿喷![握手][握手] 一、基于内容的智能推荐:最古老的智能推荐方案! 1. 定义 根据用户历史喜欢的item,为用户推荐与其内容相似的item。 2. 主要步骤 (1)从用户每个历史 ...
目录 Attention演进(RNN&LSTM&GRU&Seq2Seq + Attention机制) LSTM GRU ...