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现如今推荐系统在我们的生活中无处不在，逛淘宝看到的“你可能还喜欢”、网易云的“推荐歌单”等功能都是通过推荐系统进行的推送。信息爆炸的当下，推荐系统在互联网行业得到了广泛的应用，同时也出现了大量岗位，推荐算法人才的稀缺程度水涨船高，薪资水平也十分可观。 截至2022年8月4日，推荐系统工程师月平均工资￥30K-50K，对比平均工资￥10.2K高252.8%，即使每个地区薪资情况各有不同，但推荐岗的薪资也至少高于当地平均工资50%。 如此好的行业前景和薪资水平吸引了各行各业的人才，但，学习推荐算法真的这么
为了解决信息过载和用户无明确需求的问题，找到用户感兴趣的物品，于是有了个性化推荐系统。
推荐系统目前几乎无处不在，主流的app都基本应用到了推荐系统。
要想了解YouTube的召回模型，需要依次掌握召回算法、召回模型网络结构，以及召回特征和样本设计。
之前朋友说有同学在面字节算法实习时让复现DeepFM算法（包括训练），然后就懵了。因此最近在整理传统推荐算法的一些内容时，大概是这样的：
本文设计了一个离线实验，用 CTR 预估方法做书籍个性化推荐，发现效果（准确率、召回率）较现网方法（Word2vec）提升接近一倍。
在美图公司社交战略部署下，推荐算法存在多方面的挑战，为了解决这些挑战，我们团队从工具和算法两个方面分别开展了工作。
现实生活中，一家公司通常拥有不同领域的业务，比如字节跳动有抖音、今日头条、西瓜视频，微信有看一看、公众号、视频号。而多个领域中可能有的领域数据多有的领域数据少，跨领域推荐（cross-domain recommendation）就旨在使用数据充足的领域数据帮助数据不足的领域进行更好的推荐。
From https://blog.csdn.net/gxq1221/article/details/81113346 腾讯18年数据挖掘
众所周知，金融是数据化程度最高的行业之一，也是人工智能和大数据技术重要的应用领域。随着大数据收集、存储、分析和模型技术日益成熟，大数据技术逐渐应用到金融风控的各个环节。个推作为专业的数据智能服务商，拥有海量数据资源，在智慧金融领域也推出了相应的数据解决方案-个真，为金融客户提供智能反欺诈、多维信贷风险评估和高意愿用户智能筛选等全流程的数据服务，助力各金融机构全面提升风控能力。本文将围绕大数据风控，结合个推实践，介绍金融风控机器学习的基本流程、算法实践和产品化建设等内容。
【编者按】11月21日，为期三天的SDCC2015中国软件开发者大会成功闭幕，主办方总计邀请了95余位演讲嘉宾，为参会者奉献了10个主题演讲，9大技术专场论坛（80余场技术演讲），另外还有5场特色活动。另外，据官方统计参会人数高达1067名（不含工作人员）。其中21日的算法专场，现场听讲人数一度爆满，而没有机会亲临现场的童鞋们，我们特邀请了业内专家、与会者分享他们的听课感受及他们眼中的算法专场。以下是来自畅捷通公共服务部总监张俊林的参加算法专场的听课札记，以飨读者。 以下为张俊林的听课札记： 2015年11
ThoughtWorks数据智能事业部自三年前成立以来，就致力于将ThoughtWorks在敏捷软件开发、精益数字化产品创新等工作方法与数据智能领域的成熟实践结合，为客户解决新形势下如何实现数据驱动的智能企业的问题，为行业带来创新的解决数据问题的方法和实践总结。
【编者按】9月29日20:30-21:30，世纪佳缘算法工程师杨鹏在CSDN人工智能用户群分享了“世纪佳缘推荐和机器学习算法实践”。他主要介绍了基于图算法产生候选集、排序算法的选择，以及建模过程中的一些经验心得。 以下为杨鹏分享实录： 大家好，我叫杨鹏，来自世纪佳缘算法组，主要关注于推荐和机器学习方面。我今天分享一下世纪佳缘在推荐方面的尝试和心得。 世纪佳缘推荐场景 先说一下我们的推荐场景。我们使用推荐的场景跟电影、商品推荐有很大的不同，商品的推荐可能只考虑到转化就可以了，我们要考虑推荐链的更长一些。 我们
上一次写了篇薅GPU百度AI Studio计算资源的文章，收到很多AI算法初学者私信，问我能不能补充一些AI Studio的学习资源。有求必应向来是我的风格，于是我加入了AI Studio和飞桨（PaddlePaddle）开发者QQ群，为大家收集了一些资源，涵盖了从入门到高阶的各种常用算法和代码。为了阅读连贯性，本文先简单介绍一下AI Studio，然后讲解下免费GPU资源政策的变化与怎么拿，最后按照从入门到高阶，介绍一些能帮助你尽快掌握各种算法的资源。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- “搜推广”是企业里离钱最近的岗位，在CV/NLP越来越卷的当下，很多朋友起了转推荐算法的念头。我就经常收到此类私信和留言。今天这篇文章打算跟大家聊一聊转行推荐算法的问题。 从前途角度考虑，我是非常建议的。 1 大厂必备核心——推荐系统 从商业角度来讲，互联网主要起到平台作用，构建多方沟通桥梁，例如淘宝对应卖家和卖家，头条是信息产出方和读者，除了要满足用户本身的需求，还要考虑到商家的利益。 平台巩固流量，才能进一步的转化，达到盈利。这时候，推荐系统可能是一整个系统的核
FunRec开源项目从第一次提交到现在已经快两年了，为了让帮助更多同学入门推荐算法，我们开源了《FunRec-推荐系统》教程，并在组队学习中，帮助学习者成长。
作者：刘金
近期，由世界人工智能大会组委会主办的2022年BPAA第二届应用算法实践典范大赛正式发布“第二届应用算法实践典范TOP100榜单”，博科资讯大数据研发部自主研发的“多约束优化模型在高分子膜领域智能化应用”成功入围此次TOP100榜单，再次印证了博科资讯在大数据算法领域的非凡能力。
LiveVideoStackCon 2022 音视频技术大会 北京站将于12月9日至10日在北京丽亭华苑酒店召开，本次大会将延续【音视频+无限可能】的主题，邀请业内众多企业及专家学者，将他们在过去一年乃至更长时间里对音视频在更多领域和场景下应用的探索、在实践中打磨优化技术的经验心得、对技术与商业价值的思考，与大家一同分享和探讨。 AI与多媒体 AI与多媒体似乎有着一种天然不可分割的紧密联系，随着近年来深度学习、视觉算法等的不断突破，AI正引领多媒体中众多相关技术领域迈向更加广阔的发展道路，影响图像视频分析、
在DT(datatechnology)时代，人们的日常生活已经和各种各样的数据密不可分，例如在网络购物、在线视频、在线音乐、新闻门户等都在产生海量的数据。海量的数据产生也带来了信息过载和选择障碍的困扰，每个用户的时间和精力是有限的，怎样帮助用户进行信息的过滤和选择，在DT时代是非常有价值的。
编者按：灯塔大数据将每周持续推出《从零开始学大数据算法》的连载，本书为哈尔滨工业大学著名教授王宏志老师的扛鼎力作，以对话的形式深入浅出的从何为大数据说到大数据算法再到大数据技术的应用，带我们在大数据技术的海洋里徜徉～每周五定期更新 上期回顾&查看方式 在上一期，我们学习了众包算法实践——认识 AMT的相关内容。PS：了解了上期详细内容，请在自定义菜单栏中点击“灯塔数据”—“技术连载”进行查看；或者滑到文末【往期推荐】查看 No.77 众包算法实践——成为众包工人 小可 ：再来看一个任务。咦，为什么这个任务无
推荐系统是一种通过分析用户历史行为、个人兴趣和社交关系等信息，向用户提供个性化推荐内容的技术。推荐系统在电子商务、社交网络和音乐视频等应用中得到了广泛应用。本文将详细介绍推荐系统算法的研究与实践，重点介绍了协同过滤、基于内容的推荐和深度学习推荐模型，并分析了它们的优缺点和实际应用场景。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 近年来，深度学习出现并统治了人工智能领域。推荐系统技术迎来了一次重大的革新，推荐系统正式进入了深度学习时代。 学术界尝试用深度学习设计推荐算法，工业界也将深度学习广泛应用于实际项目。 01 推荐系统与深度学习的碰撞 涌现出一大批优秀成果 2016年，微软亚洲研究院谢幸博士的团队开始将深度学习、知识图谱、强化学习、图神经网络等最新技术应用到微软的广告、新闻、游戏等推荐场景，取得了推荐效果、用户活跃度以及广告收入的大幅度提升，并发表了一系列有影响力的学术论
作者在前面几篇文章中对常用的推荐算法，如基于内容的推荐、协同过滤、矩阵分解、分解机、基于标签的推荐、深度学习等进行了详细介绍(点击蓝色字体阅读相关文章)，并在这些文章中详细说明了这些算法的优缺点。在本篇文章我们会介绍混合推荐系统(Hybrid Recommender Systems)，就是利用多种推荐算法配合起来做推荐，期望避免单个推荐算法存在的问题，最终获得比单个算法更好的推荐效果。
多模型融合推荐算法在达观数据的运用 研发背景 互联网时代也是信息爆炸的时代，内容太多，而用户的时间太少，如何选择成了难题。电商平台里的商品、媒体网站里的新闻、小说网站里的作品、招聘网站里的职位……当数量超过用户可以遍历的上限时，用户就无所适从了。 对海量信息进行筛选、过滤，将用户最关注最感兴趣的信息展现在用户面前，能大大增加这些内容的转化率，对各类应用系统都有非常巨大的价值。 搜索引擎的出现在一定程度上解决了信息筛选问题，但还远远不够，其存在的两个主要弊端是：第一搜索引擎需要用户主动提供关键词来对海量信息进
1 研发背景 互联网时代也是信息爆炸的时代，内容太多，而用户的时间太少，如何选择成了难题。电商平台里的商品、媒体网站里的新闻、小说网站里的作品、招聘网站里的职位……当数量超过用户可以遍历的上限时，用户就无所适从了。 对海量信息进行筛选、过滤，将用户最关注最感兴趣的信息展现在用户面前，能大大增加这些内容的转化率，对各类应用系统都有非常巨大的价值。 搜索引擎的出现在一定程度上解决了信息筛选问题，但还远远不够，其存在的两个主要弊端是：第一搜索引擎需要用户主动提供关键词来对海量信息进行筛选。当用户无法准确描述自己的
首当其冲的是从来就和麻烦脱不了干系的今日头条。天佑“有幸”被央视点了大名后，“火山小视频”、“抖音”花大价钱买来的卫视春晚冠名权都被撤掉，这对于张一鸣来说怕是有些憋屈。在欣赏其他互联网公司在各大春晚开show之前，今日头条的麻烦早已“络绎不绝”，2017年几乎每隔几个月就要被公开约谈，在负面中露下脸。
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
作者在《推荐算法工程师的成长之道》这篇文章中讲到推荐算法工程师是一个好的职业选择，并且讲解了职业发展路径及定位、怎么成长等话题(还没看的可以看起来)。
单排，是玩游戏的一种排位模式，顾名思义，就是只能一个人去获取在游戏中的段位和级位，如同一个人单独开启一段攀登之旅，这注定是孤独且艰难的，输了得不到安慰，赢了也没人分享。
这篇文章我们主要关注的是基于内容的推荐算法，它也是非常通用的一类推荐算法，在工业界有大量的应用案例。
作者简介 潘鹏举, 平安银行大数据平台AI算法和分析团队负责人。2012年加入携程，开始撸代码、写文档、出规范、带团队，曾参与设计算法工程化架构，带领算法团队助力酒店服务提升。2017年加入平安，组建AI和算法团队，推动AI在银行业务的应用。 背景 银行是偏传统的行业，目前正在遭受互联网和P2P等公司的竞争压力，所以我们正在进行零售转型，拥抱互联网和金融科技。在最近不到一年的时间里，我们在算法方面做了一些尝试和探索，并对未来的一些算法应用有一些思考。整体来说，今天我想分享的内容主要分三大块： 1. 业务背
传统的推荐算法与用户的交互较为缺乏，难以及时有效地把握用户兴趣。基于对话的推荐系统（Conversational Recommender System，CRS）能够通过与用户深入互动来了解用户兴趣，成了推荐系统领域一个新的研究热点。基于对话的推荐系统的核心是用户与推荐系统的在线交互，即将通过用户与推荐系统的对话交互过程获得用户的反馈，并将用户反馈融入推荐模型中，期望更好地理解用户的兴趣并提升推荐的准确性。
1. 《 深度学习 》 作者: [美] 伊恩·古德费洛 / [加] 约书亚·本吉奥 / [加] 亚伦·库维尔
本文介绍了推荐系统中的协同过滤算法，包括基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤，以及如何使用Spark实现协同过滤算法。同时，还介绍了一种基于深度学习的方法——Word2Vec，用于计算物品之间的相似度。
昨天，我们推送了一篇《用Word2Vec实现让你上瘾的网易云音乐推荐算法》，然而有机智的小伙伴指出：感觉推荐过拟合！ 也就是说，如果你多听了几首刘德华的歌，就会一直给你推荐刘德华，但是你的内心其实四大天王都想尝试听听呀~ 还有一个领域也会遇到类似的问题，那就是视频推荐。 也是哦，如果你看过老友记，那么反复给你推荐老友记1-10季肯定没毛病~但这样有点背离推荐算法的初衷是不是？ 精准的推荐算法能够推送更匹配的信息，带来惊喜和良好的用户体验。 这次公开课，我们请到了Hulu北京研发中心的推荐算法研发负责人周涵宁
前言 首先，感谢各位支持我博客的同学，你们的支持是我一直努力的动力，正是因为你们的支持，才有了《Python机器学习算法》一书的面世： 目前，该书已经可以在各大商城预定，以下罗列各大商城的购买链接：
在矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用中，我们讨论过像funkSVD之类的矩阵分解方法如何用于推荐。今天我们讲另一种在实际产品中用的比较多的推荐算法:贝叶斯个性化排序(Bayesian Personalized Ranking, 以下简称BPR)，它也用到了矩阵分解，但是和funkSVD家族却有很多不同之处。下面我们来详细讨论。
你好，我是黄鸿波，国内 40 多个谷歌开发者专家之一，《TensorFlow 进阶指南：基础、算法与应用》一书的作者。今天想和你聊聊推荐系统那些事。 遥想当年抖音、头条等应用横空出世的时候，全民一刷一整天，“猜你喜欢”的推荐就像肚子里的蛔虫，让人欲罢不能。与此同时，技术圈内到处都在讨论推荐算法，个性化推荐的重要性更是被吹上了天。 亚马逊号称 40% 的收入是来自个性化推荐系统的，这就是推荐工程师的最牛的地方，也是为啥人能拿百万年薪的原因。 当初我就是被这股奇妙又神秘的力量所深深吸引，随着近几年亲身实操了几个
研究推荐算法的一大痛点是什么？不是文章太少，而是文章太多，信息爆炸。每年KDD, SIGIR, CIKM上有那么多中外的王婆一起卖瓜，各种各样的NN、FM、Attention满天飞，其中不乏实打实的干货，更不缺乏湿漉漉的灌水文，让人不知道哪个方法才是解决自己问题的灵丹妙药（当然抱着找银弹的想法来读论文，也是too young, too naive）。
推荐系统在人们的日常生活中随处可见，成为我们生命中不可或缺的一部分。作为当今应用最为广泛和成熟的 AI 技术之一，它是信息生产者、传播者与用户之间的桥梁，可以让信息最精准、最高效地到达需求不一的用户面前。
“大数据” 三个字其实是个marketing语言，从技术角度看，包含范围很广，计算、存储、网络都涉及，知识点广、学习难度高。
推荐算法概览（一） 为推荐系统选择正确的推荐算法非常重要，而可用的算法很多，想要找到最适合所处理问题的算法还是很有难度的。这些算法每种都各有优劣，也各有局限，因此在作出决策前我们应当对其做以衡量。在实践中，我们很可能需要测试多种算法，以便找出最适合用户的那种；了解这些算法的概念以及工作原理，对它们有个直观印象将会很有帮助。 推荐算法通常是在推荐模型中实现的，而推荐模型会负责收集诸如用户偏好、物品描述这些可用作推荐凭借的数据，据此预测特定用户组可能感兴趣的物品。 主要的推荐算法系列有四个（表格1-4）： 协同
原文：Overview of Recommender Algorithms 作者： MAYA.HRISTAKEVA 译者： 孙薇 推荐算法概览（一） 为推荐系统选择正确的推荐算法非常重要，而可用的算法很多，想要找到最适合所处理问题的算法还是很有难度的。这些算法每种都各有优劣，也各有局限，因此在作出决策前我们应当对其做以衡量。在实践中，我们很可能需要测试多种算法，以便找出最适合用户的那种；了解这些算法的概念以及工作原理，对它们有个直观印象将会很有帮助。 推荐算法通常是在推荐模型中实现的，而推荐模型会负责
一、背景 在互联网信息量爆炸式增长的今天，我们已然从信息匮乏时代走入信息过载的时代。在这样的时代背景下，用户在精准内容消费方面的需求也随之提高，由此浏览器作为移动流量的巨大入口，其角色也自然发生了变化——《艾媒：2017年上半年中国手机浏览器市场研究报告》中提到“目前中国手机浏览器已发展至内容聚合及服务平台阶段，成为移动互联网超级入口及内容聚合平台的手机浏览器产品能满足用户多样化功能需求和提供丰富多样的内容服务。”移动端浏览器的业务重心已经逐渐转向内容消费。而发展个性化推荐（无论内容来源为全局热点或者是个
在这篇文章中我们将介绍10种常见的推荐算法，并且列举一些实际的例子，希望能对你的推荐算法学习带来些许帮助。
在矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用中，我们对矩阵分解在推荐算法中的应用原理做了总结，这里我们就从实践的角度来用Spark学习矩阵分解推荐算法。
当2012 年Facebook 在广告领域开始应用定制化受众（Facebook CustomAudiences）功能后，受众发现这个概念真正得到大规模应用。什么是受众发现？如果你的企业已经积累了一定的客户，无论这些客户是否关注你或者是否和你在Facebook 上有互动，你都能通过Facebook 的广告系统触达到。受众发现实现了什么功能？在没有这个系统之前，广告投放一般情况都是用兴趣标签去区分用户，再去给这部分用户发送广告，受众发现让你不用选择这些标签，包括用户基本信息、兴趣等。你需要做的只是上传一批你目前已有的用户或者你感兴趣的一批用户，剩下的工作就等着受众功能帮你完成了。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 推荐算法具有非常多的应用场景和商业价值，因此对推荐算法值得好好研究。推荐算法种类很多，但是目前应用最广泛的应该是协同过滤类别的推荐算法，本文就对协同过滤类别的推荐算法做一个概括总结，后续也会对一些典型的协同过滤推荐算法做原理总结。 推荐算法概述 推荐算法是非常古老的，在机器学习还没有兴起的时候就有需求和应用了。概括来说，可以分为以下5种： 1）基于内容的推荐：这一类一般依赖于自然
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