推荐系统的个性化排名 Personalized Ranking for Recommender Systems 在前几节中，只考虑了明确的反馈，并根据观察到的评分对模型进行了训练和测试。这种方法有两个缺点：第一，大多数反馈不是显式的，而是在实际场景中隐含的，并且显式反馈的收集成本可能更高。第二，完全 ...
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2020-07-02 09:31:15
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电影数据集 The MovieLens Dataset 有许多数据集可用于推荐研究。其中，MovieLens数据集可能是最受欢迎的数据集之一。MovieLens是一个基于web的非商业电影推荐系统。创建于1997年，由明尼苏达大学的一个研究实验室GroupLens管理，目的是为了研究目的收集电影分级 ...
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2020-07-01 20:30:42
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矩阵分解 Matrix Factorization 矩阵因子分解[Koren等人，2009]是推荐系统文献中一个成熟的算法。矩阵分解模型的第一个版本是由simonfunk在一篇著名的博客文章中提出的，在文章中描述了将交互矩阵分解的思想。后来由于2006年举行的Netflix竞赛而广为人知。当时，流媒 ...
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2020-07-01 20:05:29
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1.概述 之前介绍了如何构建一个推荐系统，今天给大家介绍如何基于用户的协同过滤来构建推荐的实战篇。 2.内容 协同过滤技术在推荐系统中应用的比较广泛，它是一个快速发展的研究领域。它比较常用的两种方法是基于内存（Memory-Based）和基于模型（Model-Based）。 基于内存：主要通过计算近 ...
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2020-06-25 15:59:05
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1.概述 之前介绍了如何构建一个推荐系统，今天给大家介绍如何基于用户的协同过滤来构建推荐的实战篇。 2.内容 协同过滤技术在推荐系统中应用的比较广泛，它是一个快速发展的研究领域。它比较常用的两种方法是基于内存（Memory-Based）和基于模型（Model-Based）。 基于内存：主要通过计算近 ...
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2020-06-25 15:25:20
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（转自）https://lumingdong.cn/multi-task-learning-in-recommendation-system.html 一、多目标排序 1、概念 多目标排序：指有两个或两个以上的目标函数，目的是寻求一种排序使得所有的目标函数都达到最优或满意。 在工业界推荐系统中，大多 ...
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2020-06-22 20:51:01
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方式一 注册表（推荐） 系统环境变量 HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Session Manager\Environment 用户环境变量 HKEY_CURRENT_USER\Environment 可以右键将其导出，需要的时候 ...
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2020-06-20 22:08:47
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NVIDIA GPUs上深度学习推荐模型的优化 Optimizing the Deep Learning Recommendation Model on NVIDIA GPUs 推荐系统帮助人在成倍增长的选项中找到想要的东西。是在许多在线平台上推动用户参与的关键组件。 随着工业数据集规模的迅速增长， ...
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2020-06-19 11:45:10
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推荐系统介绍 一、推荐系统的应用场景 推荐系统在我们的日常生活中无出不在。想要了解资讯时，推荐系统会为你准备你感兴趣的新闻；想要看电影时，推荐系统会为你挑选让你满意的电影；想要购物时，推荐系统会为你找到你需要的商品；想要学习时，推荐系统会为你精心挑选你最需要的课程；想要休闲娱乐时，推荐系统会为你推荐 ...
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2020-06-18 22:00:47
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0 目录 凡 AI 类的落地，都需要具备这几个基本元素才行：数据、算法、场景、计算力。 本专栏分成五个模块： 1 概念篇：推荐系统的理念、思考、形而上的内容； 2 原理篇：推荐算法的原理介绍； 3 工程篇：推荐算法的实践内容； 4 产品篇：考虑产品理念及其商业价值； 5 团队篇：讨论个人学习和成长； ...
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2020-06-15 00:05:37
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