可以读一读的推荐系统nlp相关

最新推荐文章于 2024-06-13 20:01:06 发布
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本文探讨了大规糢主题模型的设计及其在腾讯业务中的具体应用案例。通过深入解析模型结构和技术细节，帮助读者理解如何利用这些先进的自然语言处理技术解决实际问题。


http://geek.youkuaiyun.com/news/detail/208281

http://www.flickering.cn/nlp/2015/03/peacock%EF%BC%9A%E5%A4%A7%E8%A7%84%E6%A8%A1%E4%B8%BB%E9%A2%98%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%8F%8A%E5%85%B6%E5%9C%A8%E8%85%BE%E8%AE%AF%E4%B8%9A%E5%8A%A1%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/

黎大
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NLP自然语言处理系列-音乐推荐系统实战 -构建推荐系统
大模型与Agent智能体
03-14 866
NLP自然语言处理系列-音乐推荐系统实战 -构建推荐系统 本文进行音乐推荐系统案例实战，对音乐数据集进行数据清洗和特征提取，基于矩阵分解进行音乐推荐。 数据处理 读取音乐数据集，统计数据指标，选择文本信息特征 https://blog.youkuaiyun.com/duan_zhihua/article/details/114799527?spm=1001.2014.3001.5501 基于商品相似性的推荐 选择相似度计算方法，通过相似度来计算推荐结果 基于SVD矩阵分解的推荐 使用矩阵分解方法，快速高效得
通过自然语言处理增强推荐系统：协同方法
gongdiwudu的专栏
12-26 5598
NLP 和推荐系统之间的关系代表了一个充满活力和创新的领域，有望改变用户与技术交互和做出选择的方式。随着 NLP 技术的进步，我们可以预期推荐系统将变得更加直观、响应迅速且以用户为中心，从而为电子商务、娱乐等领域的应用开辟新的途径。自然语言处理 (NLP) 和推荐系统 (RecSys) 之间的关系是一个令人着迷且快速发展的研究领域，为增强用户体验和业务成果提供了巨大的潜力。值得注意的是，与现实世界的系统相比，这种实现相当简单，现实世界的系统通常涉及更复杂的 NLP 技术和推荐算法。
nlp项目（一）——推荐系统简介及架构设计
DuBenBen的博客
03-21 1567
1 推荐系统概念 什么是推荐系统 没有明确需求的用户访问了我们的服务, 且服务的物品对用户构成了信息过载, 系统通过一定的规则对物品进行排序,并将排在前面的物品展示给用户,这样的系统就是推荐系统 2 推荐系统设计 推荐系统整体架构 大数据Lambda架构 Lambda架构是由实时大数据处理框架Storm的作者Nathan Marz提出的一个实时大数据处理框架...
计算机视觉产品推荐,个性化推荐:人工智能中的计算机视觉、NLP自然语言处理和个性化推荐系统哪个前景更好一些？...
weixin_33362939的博客
07-25 1410
这个问题直接回答的话可能还是有着很强的个人观点，所以不如先向你介绍一些这几个领域目前的研究现状和应用情况(不再具体介绍其中原理)你自己可以斟酌一下哪方面更适合自己个性化推荐。一．所谓计算机视觉，是指使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟个性化推荐。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样[1]。现在人工智能的计算机视觉主要研究...
NLP与推荐系统的比较、联系与未来
Datawhale
11-24 2336
1、NLP与推荐的联系与比较①联系 NLP的产出常常是推荐系统的输入：NLP所做的其实很单纯，效果也相对好验证：比如说文本的情感识别，输入是文本序列，输出是对应的情感，是...
NLP与推荐系统
To be a better man
06-24 1346
当下推荐系统行业比较hot，这个行业体量也比较大，长期活跃应该是个趋势，与后期研究生阶段研究方向比较相关，故作了解。 聊聊NLP和推荐系统的选择 我觉得NLP和推荐岗位后续的发展应该是： NLP岗位其实更适合去做研究。因为其评价指标相对单一，好就是好不好就是不好，并且好的模型效果对算法实时性没有推荐系统要求的高。模型fancy，想法work，基本上就是一篇文章。在公司基本上是做基础功能支持，相比推荐的话，更容易往细致做，因为nlp评价指标相对稳定，不会出现线下和线上gap很大的情况(我猜测)，更多的精
精选资源
NLP：机器读心术之文本挖掘与自然语言处理.zip
04-21
1. **自然语言处理（NLP）**： 自然语言处理是一门综合学科，涉及计算机科学、人工智能和语言学。它的目标是使计算机能够理解、生成并回应人类的自然语言。NLP技术广泛应用于语音识别、机器翻译、情感分析、问答...
基于深度学习的自然语言处理模型，它能够学习到自然语言的语法和语义，从而可以生成人类可读的文本
08-27
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是计算机科学领域的一个重要分支，它涉及如何让计算机理解、生成和处理人类的自然语言。近年来，随着深度学习技术的发展，大规模语言模型（Large Language Models,...
NLP自然语言处理课程设计—基于实体识别的智能任务系统
最新发布
一名在读大学生，正在学习深度学习，会定期分享一些该领域内容。欢迎大家一起交流学习~
06-13 3396
在人工智能与自然语言处理技术飞速发展的今天，构建一个能够理解和处理自然语言的智能任务系统成为了计算机科学领域的一项重要挑战。本课程设计旨在通过实践教学，深入掌握自然语言处理（NLP）的关键技术和应用，同时培养解决复杂工程问题的能力。本课程设计的核心目标是开发一个能够通过自然语言处理技术，帮助用户高效管理各种任务的系统。系统需要具备任务识别和分类、实体抽取、任务管理以及用户交互等核心功能。为了实现这些功能，我们采用了先进的深度学习模型，如双向长短期记忆网络（BiLSTM）结合条件随机场（CRF），以及。
精选资源
NLP:自然语言处理相关的代码
05-09
自然语言处理（NLP）是计算机科学领域的一个重要分支，主要研究如何让计算机理解、解析、生成和操作人类自然语言。在NLP中，Python语言因其丰富的库支持和易读性而成为首选编程语言。本压缩包“NLP-master”很可能...
自然语言处理技术（NLP）在推荐系统中的应用
优快云 人工智能
06-28 1万+
作者： 张相於，58集团算法架构师，转转搜索推荐部负责人，负责搜索、推荐以及算法相关工作。多年来主要从事推荐系统以及机器学习，也做过计算广告、反作弊等相关工作，并热衷于探索大数据和机器学习技术在其他领域的应用实践。 责编：何永灿（heyc@youkuaiyun.com） 本文为《程序员》原创文章，更多精彩文章请订阅《程序员》 概述个性化推荐是大数据时代不可或缺的技术，在电商、信息分发、计算广...
P5：用统一的NLP框架建模推荐系统问题
Kaiyuan_sjtu的博客
11-03 1336
大家好，这里是NewBeeNLP。今天分享Recsys2022上最新的一篇工作。Recommendation as Language Processing (RLP): A Unified Pretrain, Personalized Prompt & Predict Paradigm (P5) [1]。标题非常吸引人。将推荐系统问题用自然语言处理框架来建模，提出了一种通用的建模框架，包含...
机器学习/推荐系统/NLP/学习链接整合
qq_39446239的博客
05-01 533
最近发现一个宝藏级博客，将大佬的学习笔记做一个整合，之后慢慢学习~~~ 文章目录数据处理机器学习SVMEM算法隐马尔科夫LDA条件随机场集成/强化学习深度学习NLPtensorflowsparkpysparkhiveLinux命令行数据结构leetecode刷题剑指offer算法面试总结python推荐系统CTR预估计算机基础/www.jianshu.com/p/68b270557de7) 数据处...
实战案例：自然语言处理的应用在推荐系统
AI天才研究院
01-21 1408
1.背景介绍 自然语言处理(NLP)是一种通过计算机程序对自然语言文本进行处理和分析的技术。在过去的几年里，NLP已经成为推荐系统中的一个重要组成部分，因为它可以帮助推荐系统更好地理解用户的需求和偏好。在本文中，我们将探讨NLP在推荐系统中的应用，包括背景、核心概念、算法原理、最佳实践、应用场景、工具和资源推荐以及未来发展趋势。 1. 背景介绍 推荐系统是一种基于用户行为和内容的系统，它的目...
深度学习入门，计算机视觉，推荐系统，自然语言处理理论框架以及学习资料【附知识图谱与链接】
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weixin_43953700的博客
03-23 2万+
理论应用 自然语言处理 1 NLP是什么 自然语言处理（NLP，Natural Language Processing）是研究计算机处理人类语言的一门技术，目的是弥补人类交流（自然语言）和计算机理解（机器语言）之间的差距。NLP包含句法语义分析、信息抽取、文本挖掘、机器翻译、信息检索、问答系统和对话系统等领域。 2 课程推荐 CS224n 斯坦福深度自然语言处理课 17版中文字幕： https://www.bilibili.com/video/av41393758/?p=1
推荐系统中的人工智能与自然语言处理
AI天才研究院
01-05 550
1.背景介绍 推荐系统是现代互联网企业的核心业务，它通过对用户的行为、兴趣和需求进行分析，为用户提供个性化的产品或服务建议。随着数据量的增加和用户需求的多样化，推荐系统的复杂性也不断提高。人工智能(AI)和自然语言处理(NLP)技术在推荐系统中发挥着越来越重要的作用，帮助企业更好地理解用户需求，提供更精准的推荐。 本文将从以下六个方面进行阐述： 背景介绍 核心概念与联系 核心算法原理和具体...
推荐系统中的用户兴趣建模（二）：NLP方法的迁移
贝壳er的博客
10-04 966
前面说到的DIN提供了用户兴趣建模的一个很好的思路，本身算法是基于对实际业务的理解，而DIN本身却是一个很简单的模型，这也为后续的很多优化提供了一个基线。归根到底，用户兴趣建模还是属于序列建模，所以，nlp中的很多序列学习方法可以无缝衔接到这里来，比如LSTM,GRU,Transformer,Bert等，这里介绍几个较为出名的工作。（笔者认同奥科姆剃刀原则，如果DIN本身达到的效果足够好，大可不必将序列建模工作做的过于复杂，因为这还需要团队具有很强的工程能力，以及模型用到的建模方式并不会适用所有的业务场景）
推荐系统（一） —— 好的推荐系统
TangowL
04-16 1万+
ML方向初步计划学习下推荐系统，感谢灵哥和宇哥推荐的书——《推荐系统实践》，书一到手，迫不及待的就把第一章看完了，感觉确实很有意思，值得投入去学习。本书并没有打算写成handbook式的巨著或者事无巨细的基础教材，内容相对琐碎松散，当然，这应该是由于领域特点所限，因此，自己打算在学习之余，抽时间将所学内容进行整理总结，做成阅读笔记，也方便自己以后查阅补充。
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