導讀：推薦系統技術，總體而言，與 NLP 和圖像領域比，發展速度不算太快。不過最近兩年，由於深度學習等一些新技術的引入，總體還是表現出了一些比較明顯的技術發展趨勢。這篇文章試圖從推薦系統幾個環節，以及不同的技術角度，來對目前推薦技術的比較彰顯的技術趨勢做個歸納。個人判斷較多，偏頗難免，所以還請謹慎 ...

戶和資源實現最佳匹配，這部分屬於推薦系統的核心，也是推薦系統演進的動力所在 二、推薦系統架構 ...

1、阿里巴巴PRM模型 　　推薦系統的架構大致分為如下幾個模塊：召回、粗排、精排、重排，那么為什么要引入重排模塊呢。在精排階段，我們希望得到的是一個候選排序隊列的全局最優解，但是實際上，通常在精排階段，我們精排模型是針對用戶和每一個候選廣告（商品）輸出一個分值；而每個候選之間也會相互影響 ...

推薦系統一般分為兩個階段，即召回階段和排序階段。召回階段主要是從全量的商品庫中得到用戶可能感興趣的一小部分候選集，排序階段則是將召回階段得到的候選集進行精准排序，推薦給用戶。 推薦系統中幾種常用的召回策略。主要有協同過濾、向量化召回和阿里最近在Aicon中提到的深度樹匹配模型。 1、協同 ...

目錄 排名公式 Hacker News(帖子投票) Reddit(帖子贊踩) Stack Overflow(問題的得分、回答的數目和該問題的瀏覽 ...

璇帶來的《基於實時深度學習的推薦系統架構設計和技術演進》。分享內容如下： 實時推薦系統 ...

1.Swing算法介紹 Swing算法原理比較簡單，是阿里早期使用到的一種召回算法，在阿里多個業務被驗證過非常有效的一種召回方式，它認為 user-item-user 的結構比 itemCF 的單邊結構更穩定。 為了衡量物品i">ii和j">jj的相似性，考察都購買了物品 ...

什么是重排序 假設我們寫了一個 Java 程序，包含一系列的語句，我們會默認期望這些語句的實際運行順序和寫的代碼順序一致。 但實際上，編譯器、JVM 或者 CPU 都有可能出於優化等目的，對於實際指令執行的順序進行調整，這就是重排序。 重排序的好處：提高 ...