
Recommender Systems
文章平均质量分 95
chansonzhang
这个作者很懒,什么都没留下…
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[Paper Notes] Deep Neural Networks for YouTube Recommendations
主要包含两个阶段:candidate generation(或称召回模块)rankingcandidata generation 使用协同过滤,用户之间的相似度衡量是基于粗粒度的特征,例如:看过的视频ID列表、search query tokens、人口统计学特征ranking 使用细粒度的特特征对召回结果进行打分模型开发过程中:离线指标精度、召回、ranking loss(?definition)模型上线后效果评估依赖A/B系统进行在线实验关于实验系统的介绍,可以参见我的分享资料在线原创 2021-03-18 20:47:32 · 304 阅读 · 1 评论 -
人类历史上第一个推荐系统
让我们把时间推回到28年前那个风雨交加的夜晚,在一个小破屋里,几个老男人捣鼓出了人类历史上第一个推荐系统——Tapestry原创 2020-12-27 20:56:36 · 7664 阅读 · 7 评论