无线个性化推荐起步于2013年10月。现在往回看，当时的阿里很好地把握住了移动端快速发展的浪潮，以集团All-in无线的形式吹响了移动端战斗的号角。个性化推荐团队也是从All-in无线这一事件中孵化的。我们从零开始搭建了个性化推荐算法体系及个性化算法平台TPP。TPP这一个性化算法平台对个性化推荐团队的成长起到了至关重要的作用。基于TPP，个性化算法团队成员们验证算法的速度得到了极大的提高，优化算法的速度从而也得到了极大的提高。仅仅花了不到两个月的时间，个性化推荐的第一版算法就在“有好货” 中初露锋芒：结合基于主动学习的选品算法平台TSP，个性化推荐团队一举打造了“有好货”针对高端人群的优质导购体验。
随着网络的普及，网络资源不断丰富，网络信息量不断膨胀。用户要在众多的选择中挑选出自己真正需要的信息好比大海捞针，出现了所谓的“信息过载”的现象。信息过载是指的是社会信息超过了个人或系统所能接受、处理或有效利用的范围，并导致故障的状况。个性化推荐系统的出现是为了解决信息过载的问题，帮助消费者在浩如烟海的产品中找到自己需要的产品，为消费者提供个性化的购物体验。个性化推荐系统日益受到用户的青睐，也受到越来越多的学者和电子商务网站的关注。 个性化推荐可以作为网络营销的一种手段，能为电子商务网站带来巨大的利益。个性化推荐的目标是根据具有相似偏好的用户的观点向目标用户推荐新的商品。好的个性化推荐系统能够发掘用户喜欢的商品，并推荐给用户。对于用户而言，如果打开网站的链接并登陆，就能找到自己喜欢的商品，会省下很多翻看网页的时间和精力，而这样的网站，一定会受到用户的青睐。一个好的个性化推荐系统可以为用户提供便利，继而，使用户与网站之间有更好的粘合度，提高电子商务网站的市场竞争能力。 在众多的个性化推荐算法中，协同过滤被广泛应用，也是最成功的推荐算法。本课题旨在研究基于用户的协同过滤推荐算法在电子商务个性化商品推荐中的应用。 研究电子商务推荐系统对企业和社会具有很高的经济价值。电子商务个性化推荐系统的关键是建立用户模型。推荐系统的热点问题是推荐技术和推荐算法的研究。推荐算法是整个推荐系统的核心，它的性能决定了最终推荐结果的好坏。为了建立合理的用户模型，满足不同用户对实时性、推荐方式等的要求，产生了一系列的推荐技术和算法。涉及的技术包括基于内容的过滤技术、协同过滤技术、关联规则挖掘技术、分类和聚类技术、神经网络技术等等。 个性化的服务在商家与顾客之间建立起了一条牢固的纽带。顾客越多地使用推荐系统。推荐系统可以更适合顾客的需要，将顾客更多地吸引到自己的网站，与顾客建立长期稳定的关系。从而能有效保留用户，防止用户流失。 个性化推荐技术是电子商务推荐系统中最核心最关键的技术，很大程度上决定了电子商务推荐系统性能的优劣
作者：fisherman，时任推荐部门推荐系统负责人，负责推荐部门的架构设计及相关研发工作。Davidxiaozhi，时任推荐部门推荐系统架构师，负责推荐系统的架构设计和系统升级。 来自：《决战618：探秘京东技术取胜之道》 零，题记 在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年，当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样，部落与部落之前没有任何工程、算法的交集
在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。
在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年，当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样，部落与部落之前没有任何工程、算法的交集。2013年，国内大数据时代到来，一方面如果做的事情与大数据不沾边，都显得自己水平不够，另外一方面京东业务在这一年开始飞速发展，所以传统的方式已经跟不上业务的发展了，为此推荐团队专门设计了新的推荐系统。 随着业务的快速发展以及移动互联网的
作者 | fisherman、Davidxiaozhi 本文摘自《决战618：探秘京东技术取胜之道》，两位作者时任京东推荐系统负责人和系统架构师。 在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短
本文是DIY一个人工智能设计师_v0.0.1的升级版本。将结合推荐系统，梳理人工智能设计师的具体使用场景之一。 先看下近期人工智能+设计的热点事件： 下面是新榜的数据，我对比了下“鲁班”跟“人工智能设计师”这2个关键词的情况： 再看下，各大自媒体传播的核心： 失业，每秒8000张海报，成为了这一轮传播的热议话题。 真的会失业吗？ 反正对人类设计师的要求会越来越高，因为有了瞬间出图的AI（此AI不是Adobe Illustrator），作为对比。 设计师如何跟上时代的潮流，应该多了解甚至掌握人工智
在刚刚毕业的时候，当时的领导就问了一个问题——个性化推荐与精准营销的区别，当时朦朦胧胧回答不出。现在想想，他们可以说是角度不同。精准营销可以理解为帮助物品寻找用户，而个性化推荐则是帮助用户寻找物品。
不久前，国内领先中立云计算服务商UCloud和人工智能技术与服务提供商第四范式，联手推出的“第四范式·先知”UCloud专属公有云版本，引起了业界的广泛关注。在极高默契度的配合下，双方团队再度联手推出部署于UCloud云平台的“个性化推荐引擎”，并将于近期正式上线。 个性化推荐引擎是基于“第四范式·先知”平台和其他专利技术研发的一站式推荐系统解决方案产品，集推荐物料管理、机器学习训练日志生成、推荐召回和触发、推荐内容机器学习排序、推荐列表生成和管理等功能于一体。 个性化推荐引擎在与UCloud云平台深度结合
个性化推荐，指的是根据用户的个体偏好或者上下文信息，对某些内容进行个性化的决策。最常见的例子，比如新闻app中的内容流，视频和电商网站的“相关推荐”、以及广告中使用的个性化重定向等（可以参见《计算广告》一书）。 由于个性化推荐会大量利用用户行为数据与内容数据，它是大数据在互联网领域最常见的落地应用之一。因此，很多大数据码农码畜们在加入一个新公司时，往往喜欢豪情万丈地向码皇们建议：把某某位置交给我吧，我能用数据和推荐技术把它的点击量提高50%！ 提高点击量虽然很重要，但是这是个性化推荐的主要作用么？不然。在正确认识个性化推荐的作用之前，我们先要学会识破一个推荐产品常用的装逼姿势：“我们全站有80%的流量来自个性化推荐”。 其实，这里的数字往往是真实的，那么为什么说是装逼呢？这可以用一个故事来比喻。从前有一个小山村，村民们过着自给自足，男耕女织的生活。忽然有一天，从村外来了一支队伍，他们宣布此山他们开，此树他们栽，并且自豪地对村民们说：是我们养育了你们全村老少。这当然仅仅是一个故事，读者们不要瞎联想。不过，全站流量的个性化占比这样的说法，跟这个故事有点儿像。请大家看下图：
摘要：如果去商场里买东西，我并不愿意听导购小姐讲的话，但是电商网站上的推荐，我还真的愿意看一看。【猜你喜欢】，好，那你就猜猜吧。 推荐这种体验除了电商网站，还有新闻推荐、电台音乐推荐、搜索相关内容及广告推荐，基于数据的个性化推荐也越来越普遍了。今天就针对场景来说说这些不同的个性化推荐算法吧。 说个性化之前，先提一下非个性化。 非个性化的推荐也是很常见的，毕竟人嘛都有从众心理，总想知道大家都在看什么。非个性化推荐的方式主要就是以比较单一的维度加上半衰期去看全局排名，比如，30天内点击排名，一周热门排名。 但是
如果去商场里买东西，我并不愿意听导购小姐讲的话，但是电商网站上的推荐，我还真的愿意看一看。【猜你喜欢】，好，那你就猜猜吧。
腾讯推荐 “腾讯推荐”是腾讯大数据近期大力打造的开放服务平台，旨在集业务接入、数据上报、算法计算、实时推荐和效果监控于一体，对外提供全自动实时精准推荐服务。 腾讯推荐官网: tuijian.qq.com 推荐是什么？文章中提到的推荐均是指在海量的物品中自动为用户选取到感兴趣或合适的信息。就腾讯新闻应用而言，全国各地每天产生的信息总数堪称海量，但屏幕尺寸有限，能给用户展示的新闻也不多，这就涉及到帮助用户在新闻海洋中万里挑一，找到吻合用户兴趣的信息。类似的场景不胜枚举，淘宝天猫，腾讯视频，图片社区，应用宝
根据这些典型的个性化服务案例，我们可以看出个性化服务是依据客户属性、行为等特征，来识别目标客户，进而向客户提供、推荐相关的个性化信息、服务，以满足客户的需求。从整体上说，个性化服务打破了传统的被动服务模式，能够充分利用客户自身的资源，主动开展以满足客户个性化需求为目的的全方位服务。
在当今 DT 时代，每天都在产生着海量的数据，移动互联网的兴起更是让我们体验到获取信息是如此的简单和方便。 同时，更多的选择也带来更多的困扰，面对层出不穷的信息和服务带来的困扰，使得个性推荐迅速崛起，并且大放异彩，在金融、电商、视频、资讯、直播、招聘、旅游等各个领域都能看到推荐系统的存在。 达观数据凭借多年在推荐系统方面的技术积累和优质的大数据服务，已经有数百家公司接入达观推荐系统，覆盖多个行业，实现企业经营业绩的大幅提升。本次分享结合达观数据个性化推荐引擎在各个行业的从业经验，围绕以下内容展开： 个
image.png 个性化推荐最佳实践 一、基本概念 网络营销解决方案提供商Questus公司的调查显示，在选择网络购物的消费者中，32%的人认为浏览体验非常重要；在决定不再网上购物的消费者中，22%是因为很难找到想要的商品。根据推荐技术服务公司Baynote的调查，如果人们点击了三次之后还无法找到自己想要的商品，95%的人会离开这个网站。 对于零售网站来说，如果不能准确地为顾客展示他们喜欢的产品，让顾客将时间浪费在浏览自己不感兴趣的商品上，那么最终为顾客糟糕的浏览体验埋单的还是零售网站自己。 个
随着科技的蓬勃发展，自然语言处理（NLP）技术在教育领域的应用正迎来革命性的变革。本文将深入剖析NLP在教育中的关键应用，旨在提供更加详细的信息，讨论如何通过智能辅导系统、学习内容个性化推荐以及自动评估与反馈等方面，重塑教育方式，提高学生学习体验。
达观数据CEO陈运文被特邀为拓扑秀第五期（拓扑社旗下的线上活动）采访嘉宾，以下正文为线上分享实录，由拓扑社编辑后报道。 【陈运文简介】陈运文，博士，达观数据CEO；中国知名大数据技术专家，国际计算机学会（ACM）会员，中国计算机学会（CCF）高级会员，复旦大学计算机博士和杰出毕业生；在国际顶级学术期刊和会议上发表多篇SCI论文，多次参加ACM国际数据挖掘竞赛并获得冠军荣誉；曾担任盛大文学首席数据官（CDO），腾讯文学高级总监、数据中心负责人，百度核心技术研发工程师，在大数据挖掘、用户个性化建模、文本信息处理
在当今DT时代，每天都在产生着海量的数据，移动互联网的兴起更是让我们体验到获取信息是如此的简单和方便。 同时，更多的选择也带来更多的困扰，面对层出不穷的信息和服务带来的困扰，使得个性推荐迅速崛起，并且大放异彩，在金融、电商、视频、资讯、直播、招聘、旅游等各个领域都能看到推荐系统的存在。 达观数据凭借多年在推荐系统方面的技术积累和优质的大数据服务，已经有数百家公司接入达观推荐系统，覆盖多个行业，实现企业经营业绩的大幅提升。本次分享结合达观数据个性化推荐引擎在各个行业的从业经验，围绕以下内容展开： 个性化
个性化推荐系统实践 达观数据于敬 在DT(data technology)时代，网上购物、观看视频、聆听音乐、阅读新闻等各个领域无不充斥着各种推荐，个性化推荐已经完全融入人们的日常生活当中。个性化推荐根据用户的历史行为数据进行深层兴趣点挖掘，将用户最感兴趣的物品推荐给用户，从而做到千人千面，不仅满足了用户本质的信息诉求，也最大化了企业的自身利益，所以个性化推荐蕴含着无限商机。 号称“推荐系统之王”的电子商务网站亚马逊曾宣称，亚马逊有20%～30%的销售来自于推荐系统。其最大优势就在于个性化推荐系统，该系统让
【大数据100分】王答明：个性化推荐的前世今生及1号店实践 主讲嘉宾：王答明 主持人：中关村大数据产业联盟 副秘书长 陈新河 承办：中关村大数据产业联盟 嘉宾介绍： 王答明： 1号店IT资深经理，负责个性化推荐/大数据挖掘。早年曾在Intel, Alcatel等公司做过大型分布式系统，p2p网络, 移动自组织网络等分布式协议的研发。后加入Autodesk，成为其内容搜索组上海区的创始成员和技术负责人，期间曾负责过基于机器学习的自动分类，分词和信息抽取等方向，也曾带团队利用hadoop对搜索的backe
数据挖掘技术，一门基于计算机技术与大数据时代信息处理需求的技术产物，从世纪之交的火热发展以来，不知不觉间，早已应用到我们生活的方方面面：电子邮箱中的垃圾邮件分类、电影院的票房预测、网页上的广告推荐、语音识别、电网语义精确搜索等。还有人工智能、自然语言处理、数据修正等。我们认为，数据挖掘技术将成为互联网时代应用最广泛的技术之一，它有可能为人类社会带来一个新的时代。
场景描述：继「双十一」之后，京东也借着店庆日，制造了与其遥相呼应的「618」年中购物狂欢节。而各大电商除了用各种营销手段吸引顾客外，也在利用智能推荐不断影响着用户的购物选择。推荐系统为交易额的增长带来了极大的贡献。 关键词：智能推荐系统 电商 购物节
本文基于WWW-2021论文《Personalized Approximate Pareto-Efficient Recommendation》。
【新智元导读】本文是 Google Play 的 “App 发现”系列文章的第二篇，谷歌 App发现团队讨论了如何使用深度学习，根据用户曾经下载过的 App 和用户的使用环境，为用户提供个性化的app推荐。 在“App 发现”系列的第一部分，我们讨论了如何使用机器学习更深入地理解与 App 相关的主题，以在 Google Play 商店上提供更好的 App 搜索和发现体验。在本文中，我们将讨论深度学习框架如何根据用户曾经下载过的 App 和用户的使用环境，为用户提供个性化的App 推荐。 我们的 App 发
个性化与自适应学习是教育领域中一项备受关注的创新性工作，它旨在根据学生的个体差异和学习进度，提供定制化的学习体验。近年来，自然语言处理（NLP）技术的发展为个性化学习注入了新的活力。本文将深入探讨NLP在个性化与自适应学习中的应用，通过结合实例展示如何通过语言模型提升学习体验，满足学生独特的学习需求。
金融科技&大数据产品推荐：达观数据—金融平台产品及资讯个性化推荐引擎
贝贝网的主要产品是垂直的母婴类，母婴相对一般的电子商务网站有一些特点：第一个特点是商品周期短，在母婴网站上的商品，在线的时间不会超过5-7天，第二个是用户需求的变化快，在母婴行业，可能是用户的需求变化
母婴相对一般的电子商务网站有一些特点：第一个特点是商品周期短，在母婴网站上的商品，在线的时间不会超过5-7天，第二个是用户需求的变化快，在母婴行业，可能是用户的需求变化最快的领域，比如是用户处在怀孕当
点击上方 “蓝色字” 可关注我们！ 个性化推荐经常被人误解为细分市场和精准营销这两个概念。虽然它们之间有一些联系，但实质上却相差甚远。本文不仅清楚地讲述了个性化推荐技术，更列出了其所面临的十大挑战。
收集用户的历史行为数据，包括点击、购买、浏览等。此外，还可以考虑用户的个人信息、搜索记录等。这些数据可以通过网站、APP的日志、数据库等途径获取。
推荐系统需要根据用户的历史行为和兴趣预测用户未来的行为和兴趣，因此大量的用户行为数据就称为推荐系统的重要组成部分和先决条件。很多在开始阶段就希望有个性化推荐应用的网站来说，如何在没有大量用户数据的情况下设计个性化推荐系统并且让用户对推荐结果满意从而愿意使用推荐系统，就是冷启动问题。
最近看下推荐系统的入门书籍《推荐系统实践》，\color{red}{项亮老师}的这本书应该是国内推荐系统中最受好评的。虽然有电子版，但是对于比较经典的书籍，还是会买纸质版的。
前言 我个人的观点，小米还算是手机厂商中最良心的：广告没友商多，并且设置了关闭选项。虽然说为了一个更简洁的浏览体验需要捣腾捣腾，但是我觉得这是值得的。没必要去怪手机厂商怎么插入这么多广告，怎么不可以一
随着教育科技的不断发展，个性化教学在教育领域的应用日益广泛。通过融合机器学习与教育科技，个性化教学系统能够实现学生学习行为分析、个性化学习路径推荐、智能化教育评估等功能，从而提升教学质量和学生的学习效果。本文将探讨机器学习与教育科技在个性化教学中的融合应用，并重点讨论性能优化的新方法和新探索。
TLDR: 这篇论文提出了一种新的生成式推荐系统范式GeneRec，它通过结合content generation和instruction guidance来服务用户的个性化信息需求。此外，作者还强调了多种fidelity checks的重要性，以确保生成内容的可信度。作者探索了在短视频生成上实现GeneRec的可行性，并在多种任务上展示了不错的结果，为未来的研究留下了许多有价值的方向。
漫长的周三 Long Wednesday 埃森哲在2016年度报告中指出，2017八大趋势，AI驱动未来。 智能推荐作为人工智能的绝对产物，堪比夏洛克福尔摩斯，见微知著，毕竟构造用户画像是智能推荐的
因为工作需要，最近有在学习商品搜索引擎的东西。会涉及到系统推荐、个性化推荐和排序推荐。
随着音乐行业的发展和用户对个性化音乐推荐的需求增加，本文将介绍一个创新的小程序项目，名为「音乐推荐小程序」，通过智能算法和用户偏好分析，为用户提供个性化的音乐推荐服务。本文将深入介绍该项目的背景、概述、技术实现和功能展示，以及其在音乐领域的优势和创新点。
准确地说这个时代，不能称之为推荐系统的时代，这一个时代未能给每个用户构建属于他的推荐结果，没有很好地解决个性化长尾问题，所以这个可以叫前推荐时代。
本文结合Netflix的个性化推荐案例，继续谈《人工智能设计师》的应用。 Netflix，让每个用户都看到不一样的电影海报 这家视频网站在最近宣布了他们利用情境 bandits 推荐算法，实现了视频配
内容提要：合理膳食、营养均衡的重要性已不必多说，但具体如何落实，却不简单。为了得到搭配更合理、更健康、更符合人们口味的食谱，AI 也加入了营养师的队伍。
作者 | 谢幸、张富峥 编者按：互联网的迅猛发展为信息量的惊人膨胀提供了肥沃的土壤。丰富的信息资源给用户提供更多选择的同时，信息的泛滥也意味着用户必须为信息筛选付出更大的成本。 应运而生的个性化推荐技术能够在这个被信息淹没的时代，把用户最感兴趣的内容直接呈现在用户面前。本文中，微软亚洲研究院研究员谢幸、张富峥将为你揭开大数据背后个人性格的神秘面纱，近距离感受个性化推荐的神奇之处。原论文刊登于《中国人工智能学会通讯》2017年第07期。 个性化推荐系统大致可以分为三层境界，以电商推荐场景为例： 第一层
大数据这个词为什么现在这么火，个人的理解是用一个新瓶装了很多旧酒，也就是说之前的很多技术，概念或者应用现在都可以往大数据这个词里放，比如分布式处理，数据挖掘，机器学习，文本处理，语音/图像处理，个性化
大数据文摘作品 作者： Ashok Chandrashekar, Fernando Amat, Justin Basilico and Tony Jebara 编译：Niki、Katherine Hou、吴双、Yawei Xia 一直以来Netflix都致力于通过个性化推荐系统为每位用户及时推荐最符合他们口味的影片。一个类别下往往有成千上万的影片，同时我们又有来自不同用户的超过一亿个账户，这样的情况下，为每位用户推荐最对胃口的影片就十分关键。 但其实我们所做的推荐影片的工作不单单止步于此。为什么你会关注我们
随着大数据时代的飞速发展，信息逐渐呈现出过载状态，推荐系统（又称为个性化内容分发）作为近年来实现信息生产者与消费者之间利益均衡化的有效手段之一，越来越发挥着举足轻重的作用。再者这是一个张扬个性的时代，人们对于个性化的追求、千人千面的向往愈来愈突出，谁能捕捉住用户的个性化需求，谁就能在这个时代站住脚跟。现在人们不再单单依靠随大流式的热门推荐，而是基于每个用户的行为记录来细粒度的个性化的生成推荐内容。像今日头条、抖音这样的APP之所以如此之火，让人们欲罢不能，无非是抓住了用户想看什么的心理，那么如何才能抓住用户的心理，那就需要推荐系统的帮助了。因此在这个张扬个性的时代，无论你是开发工程师还是产品经理，我们都有必要了解一下个性化推荐的一些经典工作与前沿动态。
在电子商务领域，推荐系统已经成为提高用户体验和推动销售增长的重要工具。通过分析用户行为数据，推荐系统能够向用户提供个性化的商品推荐，从而提高用户的满意度和购买率。随着机器学习技术的发展，推荐系统的性能和智能化水平得到了显著提升。本文将探讨机器学习与推荐系统在电子商务中的融合应用，并重点讨论性能优化的新方法和新探索。
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