推荐系统
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推荐系统总结
数据与算法架构提升之路
我是一名专注于AI和数据架构的技术专家，拥有扎实的编程与数学基础。在大数据框架重构和底层源码开发方面积累了丰富经验，擅长自动驾驶、数据架构和深度学习等领域的研究与实践。目前，我主要从事数据AI架构相关工作，并曾在新能源汽车行业积累了深厚的技术背景。对技术创新和持续学习充满热情，致力于推动前沿技术的应用与发展。
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为什么你的推荐系统总是不准？MIND、SDM、TDM揭示背后真相！
MIND模型用多兴趣向量解决用户兴趣多样化问题，SDM融合长短兴趣建模，图召回通过DeepWalk、node2vec等方法实现，TDM通过树结构将召回复杂度从O(N)降至O(log N)，极大提升推荐效率。原创 2025-04-16 08:33:07 · 1039 阅读 · 0 评论 -
网易云音乐基于YouTube 推荐系统双塔架构解析（含代码）
总体来说，该系统从理论上证明了深度神经网络在个性化推荐上的巨大潜力，同时通过工程化实践展示了如何将这些理论转化为可运行的解决方案。对于研究者和工程师而言，这不仅是一个完整的推荐系统实现案例，也为后续改进和优化提供了宝贵的经验和思路。原创 2025-04-14 08:43:23 · 1123 阅读 · 0 评论 -
深度解密：Facebook、Airbnb、YouTube和阿里巴巴如何用深度学习重塑推荐系统
本文介绍了推荐系统在业界的深度学习实践，包括Facebook的GBDT+LR模型和DLRM模型，Airbnb的Embedding实时搜索推荐系统，YouTube的两级深度学习视频推荐系统，以及阿里巴巴深度学习推荐系统的进化过程。这些实践展示了深度学习在推荐系统中的应用和优化。原创 2025-02-24 09:53:22 · 605 阅读 · 0 评论 -
深度解析：推荐系统的进化之路与深度学习革命
推荐系统经历了从传统模型到深度学习的演变，涉及特征处理、召回策略、实时性、优化目标、模型结构改进、冷启动解决方案等。评估推荐系统需综合考虑多种指标，如P-R曲线、ROC曲线、mAP等。推荐工程师需具备深度和广度知识，以及工程和理论之间的权衡能力。原创 2024-12-14 11:52:04 · 1600 阅读 · 0 评论 -
推荐系统中的多层感知机（MLP）
MLP在推荐系统中通过学习用户和物品的复杂非线性关系，提供个性化和精确的推荐服务。原创 2024-11-26 13:00:25 · 582 阅读 · 0 评论