。 推荐系统需要对用户反馈作出快速及时的响应。 这两点本篇分别通过强化学习和 Flink 来实现 ...
Flink 强化学习搭建实时推荐系统 思维导图 强化学习 决策 代表强化学习本身的特点。需要对瞬息万变的局势进行评估并快速作出相应的选择,同时需要考虑长期的目标而非仅仅是短期收益 强化学习的最终目标是学习出一个策略来最大化期望奖励。策略指的是智能体如何根据环境状态来决定下一步的动作,对应到推荐的场景中就是根据用户过往行为记录来决定下一步推荐的物品 不同于监督学习的需要预先人工收集数据并标注,强化学 ...
2020-11-14 20:20 0 521 推荐指数:
。 推荐系统需要对用户反馈作出快速及时的响应。 这两点本篇分别通过强化学习和 Flink 来实现 ...
一、推荐中如何定义强化学习的几个元素 方式1: Agent:推荐引擎。 Environment:用户。 Reward:如果一条新闻被点击,计+1,否则为0。一次推荐中10条新闻被点击的新闻个数作为Reward。 State:包含3个部分,分别是用户标签、候选新闻的新闻标签和用户前4屏 ...
RecBole推荐系统思维导图 基本介绍 RecBole 伯乐,由中国人民大学的AI Box团队与北京邮电大学、华东师范大学的科研团队联合开发 一个易用、强大的PyTorch推荐系统开源库 该框架实现了推荐领域不同任务的推荐模型,拥有从数据处理、模型开发、算法训练到科学评测的一站式全 ...
工业级推荐系统 思维导图 基础架构 深度学习推荐系统的经典技术架构 Netflix 的推荐系统的经典架构图 Sparrow RecSys Sparrow Recsys的推荐系统架构 分为三个模块:数据、模型和前端。都用业界推荐系统的主流技术,数据用 Spark ...
0、什么是强化学习 强化学习是一类算法, 是让计算机实现从一开始什么都不懂, 脑袋里没有一点想法, 通过不断地尝试, 从错误中学习, 最后找到规律, 学会了达到目的的方法. 这就是一个完整的强化学习过程。 原来计算机也需要一位虚拟的老师, 这个老师比较吝啬, 他不会告诉你如何移动 ...
1、进化策略(ES:evolution strategy) 在一定的抽象程度上,进化方法可被视为这样一个过程:从个体构成的群体中采样并让其中成功的个体引导未来后代的分布。但是,其数学细节在生物进 ...
吐血整理 史诗巨作 耗时数日 修炼不易 笔记本写不下了 ...
从零开始构建企业级推荐系统,推荐系统5W3H框架 思维导图 why 产品需要推荐系统吗 推荐系统目的是帮助人们解决信息过载的问题,推荐算法就是一种信息过滤的方法 产品提供的信息/服务足够多,用户没有时间、没有精力将所有信息/服务都查看一遍再选择适合自己的 用户规模足够 ...