推薦系統實踐 0x13 Word2Vec
- 2021 年 1 月 4 日
- 筆記
Word2Vec是谷歌團隊提出的，讓詞向量在自然語言處理當中再度流行，並且推廣到了廣告、搜索、推薦等各個領域當中。Wor …
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推薦系統實踐 0x12 什麼是Embedding
- 2020 年 12 月 21 日
- 筆記
做過深度學習的小夥伴，大家應該多多少少都聽說過Embedding，這麼火的Embedding到底是什麼呢？這篇文章就用來 …
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推薦系統實踐 0x11 NeuralCF
- 2020 年 12 月 18 日
- 筆記
前言 這一篇文章我們來談一下2017年新加坡國立大學提出的基於深度學習的系統過濾模型NeuralCF。我們在之前講過矩陣 …
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推薦系統實踐 0x10 Deep Crossing
- 2020 年 12 月 17 日
- 筆記
這一篇，我們將介紹微軟BING AD團隊提出的Deep Crossing模型，用來解決大規模特徵組合問題的模型，這些特徵 …
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推薦系統實踐 0x0f AutoRec
- 2020 年 12 月 14 日
- 筆記
從這一篇開始，我們開始學習深度學習推薦模型，與傳統的機器學習相比，深度學習模型的表達能力更強，並且更能夠挖掘出數據中潛藏 …
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推薦系統實踐 0x0e LS-PLM
- 2020 年 12 月 10 日
- 筆記
在之前介紹的幾個模型中，存在這些問題： LR不能捕捉非線性，只能進行一次的回歸預測 GBDT+LR雖然能夠產生非線性特徵 …
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推薦系統實踐 0x0d GBDT+LR
- 2020 年 12 月 9 日
- 筆記
前一篇文章我們介紹了LR->FM->FFM的整個演化過程，我們也知道，效果最好的FFM，它的計算複雜度已經達 …
Continue Reading推薦系統實踐 0x0c FM系列
- 2020 年 12 月 7 日
- 筆記
邏輯回歸（LR） 在介紹FM系列之前，我想首先簡單介紹一下邏輯回歸。通常來說，邏輯回歸模型能夠綜合利用更多的信息，如用戶 …
Continue Reading推薦系統實踐 0x0b 矩陣分解
- 2020 年 12 月 4 日
- 筆記
前言 推薦系統實踐那本書基本上就更新到上一篇了，之後的內容會把各個算法結合著《深度學習推薦算法》這本書拿來當專題進行講解 …
Continue Reading推薦系統實踐 0x0a 冷啟動問題
- 2020 年 12 月 2 日
- 筆記
什麼是冷啟動問題 如何在沒有大量用戶數據的情況下設計個性化推薦系統並且讓用戶對推薦結果滿意從而願意使用推薦系統，就是冷啟 …
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