【深度学习推荐系统-王喆】笔记系列 2.2 协同过滤 —— 经典的推荐算法

最新推荐文章于 2024-02-29 14:31:23 发布
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#深度学习推荐系统 #2.2 协同过滤 #王喆

博客围绕深度学习推荐系统展开，重点提及了协同过滤相关内容，可能涉及协同过滤在推荐系统中的应用、原理等信息技术领域关键信息。

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【王喆-推荐系统】(task3)深度学习基础和TensorFlow入门（基础架构篇）
发现问题，并解决问题，批判性思维
10-04 1992
学习心得 （1）回顾了从神经元学到了神经网络，再到训练神经网络的方法，以及神经网络和深度学习的关系（如下），初步学习工具Spark、TensorFlow 和 Redis的基础操作。 （2）画图神器：https://app.diagrams.net/ 文章目录学习心得往期回顾一、深度学习基础（1）神经元和点击率（2）神经网络如何学习1）前向传播2）损失函数3）梯度下降二、神经网络和深度学习的关系三、深度学习在推荐系统的应用四、资料推荐和工具4.1 书籍4.2 工具Spark、TensorFlow 和 Red
【王喆-推荐系统】(task1)DL推荐系统架构（基础架构篇）
发现问题，并解决问题，批判性思维
09-29 2632
深度学习中 Embedding 技术在召回层的应用。作为深度学习中非常核心的 Embedding 技术，将它应用在推荐系统的召回层中，做相关物品的快速召回，已经是业界非常主流的解决方案了。不同结构的深度学习模型在排序层的应用。排序层（也称精排层）是影响推荐效果的重中之重，也是深度学习模型大展拳脚的领域。深度学习模型灵活性高，表达能力强（因此非常适合于大数据量下的精确排序）。工业界和学业界都在不断投入和迭代深度学习排序模型。
【王喆-推荐系统】模型篇-(task2)深度学习推荐系统脉络
发现问题，并解决问题，批判性思维
10-28 1377
算法工程师的工作是一个持续优化和迭代的过程，如果想要追求更好的推荐效果，我们的思路不应该只局限于某一个被成功应用的模型，而是应该把眼光放得更高、更宽，去思考这些成功的推荐模型在业界下一步的发展方向是什么？它具有“易实现”、“易落地”、“易改造”的特点，获得了业界的广泛应用。（2）其次业务场景出发，不是所有的算法都是公司的业务，现有公司的业务数据就是这样，DIEN模型是因为阿里具有强大的大数据采集处理能力平台架构，用户行为变化的能力可以完全捕捉，才能实现Attention机制深度推荐系统。
读深度学习推荐系统（王喆）- 学习笔记
asdasdkhs的博客
02-29 1082
之前字节leader的前同事写的书，看了不下3遍，让我对推荐系统有更系统性的认识，不得不说，大佬真牛。
《深度学习推荐系统》王喆 笔记
liuyouzhang89的专栏
10-21 2648
相比AutoRec模型过于简单的网络结构带来的一些表达能力不强的问题，Deep Crossing模型完整地解决了从特征工程、稀疏向量稠密化、多层神经网络进行优化目标拟合等一系列深度学习在推荐系统中的应用问题，为后续的研究打下了良好的基础。因为在阅读本书的过程中，在机器学习的实践方面，刚好遇到了特征稀疏的问题，所以对这里的【稀疏向量稠密化】这个方面比较感兴趣。在下面的Deep Crossing模型介绍中，其对【稀疏向量稠密化】做了具体的说明，“
【推荐算法】协同过滤推荐算法综述 & 传统推荐算法综述
qq_36643449的博客
12-26 3648
协同过滤算法综述 & 传统推荐算法综述 协同过滤 矩阵分解 因子分解机 GBDT 逻辑回归
【学习笔记】协同过滤Collaborative Filtering及小案例实践
JinyuZ1996的博客
10-03 2872
全面理解经典协同过滤在推荐系统中的应用 　　王喆老师在的《深度学习推荐系统》一书中提到过，即使在深度学习空前流行的今天，协同过滤、逻辑回归、因子分解机等传统推荐方法仍然可以凭借其可解释性强、硬件环境要求低、易于部署和训练的天然优势而拥有大量的应用场景，而在机器学习过程中，我记得大概是学到SVD奇异值分解那一块儿的时候，《机器学习实战》一书中也为大家做过一个简单的基于物品协同过滤推荐的案例（想了一下，好像没法过，我还是放在最后面吧）。这也就是说如果我们想要深入的去探索推荐系统的话同时也需要对这些早期的传统推
【王喆-推荐系统】RS整体架构和流程
发现问题，并解决问题，批判性思维
09-28 2067
这个系列是学习王喆的【深度学习推荐系统实战】时做的笔记和自己的学习总结。 文章目录零、一个栗子的引入一、学习目标和要求1.学习目标2.课前要求二、课程体系1.基础架构篇2.特征工程篇3.线上服务篇4.推荐模型篇5.效果评估篇6.前沿拓展篇三、小结Reference 零、一个栗子的引入 先从一个栗子入手，2019 年，阿里著名的千人千面系统驱动了天猫“双 11”2684 亿元的成交额。假设我们通过改进天猫的商品推荐功能，让平台整体的转化率提升 1%，那么在 2684 亿元成交额的基础上，我们就能再增加 26.
推荐系统学习笔记召回策略之基于协同过滤召回
Stephen
07-02 6110
基于协同过滤的召回1. 概述2. 基于近邻的协同过滤算法3. 相似度计算方法4. 协同过滤算法的进化—矩阵分解 图1. 推荐系统整体架构 1. 概述 协同过滤算法在推荐系统界可谓是大名鼎鼎，甚至一度两者被划上等号。对协同过滤算法的研究最早可以追溯到1992年，Xerox开发出了一款基于协同过滤算法的邮件筛选软件，后来到了2003年，Amazon的一篇关于协同过滤的论文让其在互联网领域大放光彩，时至今日，关于协同过滤的研究已经与当前最热门的深度学习相结合，仍发挥着其不可替代的作用。基于协同过滤的推荐算法可以
深度学习推荐模型-Wide&Deep
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
03-18 572
本文参考链接，仅供个人学习：https://github.com/datawhalechina/team-learning-rs/tree/master/DeepRecommendationModel 相关学习书籍推荐：《深度学习推荐系统》王喆 Wide & Deep介绍 Wide & Deep Model Memorization： 之前大规模稀疏输入的处理是：通过线性模型 + 特征交叉。所带来的Memorization以及记忆能力非常有效和可解释。但是Generalizat.
SparrowRecSys：深度学习推荐系统
02-03
SparrowRecSys SparrowRecSys是一个电影推荐系统，名字SparrowRecSys（麻雀推荐系统），取自“麻雀虽小，五脏俱全”之意。项目是一个基于maven的混合语言项目，同时包含了TensorFlow，Spark，Jetty Server等推荐系统的不同模块。希望您能够利用SparrowRecSys进行推荐系统的学习，并有机会一起完善它。 基于SparrowRecSys的实践课程 受极客时间邀请建立课程，详细讲解了SparrowRecSys的所有技术细节，覆盖了深度学习模型结构，模型训练，特征工程，模型评估，模型在线服务及推荐服务器内部逻辑等模块。 环境要求 Java 8 Scala2.11 Python 3.6+ TensorFlow 2.0+ 快速开始 将项目用IntelliJ打开后，找到RecSysServer ，右键点选Run ，然后在浏览器中输入http://localhost:6010/即可看到推荐系统的前端效果。 项目数据 项目数据标准化开源电影数据集 ，项目自带数据集对MovieLens数据集进行了精简，仅保留1000部电影和相关评论，用
大数据推荐算法之基于用户协同过滤推荐实例
07-13
大数据推荐算法之基于用户协同过滤推荐实例usercf,python版，用movielens数据作例子
深度学习-推荐系统 研读第一章（作者：王喆）
Lian_Ge_Blog的博客
03-01 2113
研读王喆先生的《深度学习-推荐系统》第一章个人总结 第一章详述重点：CF算法&SVD分解&正则化详解，略述LR，PLOY2，FM&FFM（单独详解），梯度下降（单独详解），GBDT+lr（集成学习单独详述），LS+PLM
【深度学习推荐系统-王喆】笔记系列 2.4 逻辑回归——融合多种特征的推荐模型
鹿鹿的博客
11-07 666
王喆《深度学习推荐系统》 推荐系统架构
weixin_42661963的博客
07-13 1080
推荐系统要解决什么问题？----让每个人都用着舒心 对于用户来说，他在他此时浏览的每个软件场景下，能不能很快地获得让他感兴趣的信息，甚至会出现一些“惊喜”，让他知道，呀，这个好！ 网络的产品、信息浩如烟海，每个人的喜好还不一样，有的人根本不知道自己喜欢什么，想要什么；有的人大概知道，但是本身就很犹豫；有的人确实比较坚定（比如我就想看看机械键盘，想买一个）。 所以，一个好的推荐系统要以尽可能全覆盖的满足每一个使用这个软件或产品的人，让尽可能全的人觉得，嗯，...
【深度学习推荐系统-王喆】笔记系列 2.8 总结——深度学习推荐系统的前夜
鹿鹿的博客
11-19 1511
《深度学习推荐系统》阅读笔记 2.前深度学习时代—推荐系统的进化之路-(1)协同过滤—基于邻域的方法
竹取千树
06-14 983
第二章—前深度学习时代—推荐系统的进化之路-(1)协同过滤—基于邻域的方法 为什么还要学习传统推荐系统方法 尽管当今推荐系统、计算广告和其他工业互联网领域中深度学习已经成为了主流方法，但了解传统推荐系统方法依然是必要的，理由有二： 即使深度学习流行的今日，像协同过滤、逻辑回归、因子分解机等方法依然凭借可解释性强、环境要求低、易于快速训练和部署简单等优势，活跃在大量应用场景中。依然有许多领域把LR当作基线不断去迭代。 传统推荐模型是深度学习模型的基础。比如，神经网络的基本单元是神经元，应用广泛的LR是神经元
【深度学习推荐系统-王喆】笔记系列 2.6 GBDT+LR——特征工程模型化的开端
鹿鹿的博客
11-08 518
最新深度学习推荐系统综述：从协同过滤到信息增强的推荐系统
SmartLab307的博客
03-29 2267
前言 深度学习技术已经在计算机视觉以及自然语言理解等领域取得了巨大的成功，受其影响深度学习研究也开始在推荐系统领域得到关注。近些年来，已经见证了基于神经网络的推荐系统的巨大进步，其已经超越了传统推荐模型的性能。不同于基于深度模型的结构进行综述（比如以MLP、CNN、RNN等进行分类），也不同于对于某一子领域进行综述（比如跨域推荐、知识图谱推荐等），本次介绍的论文以推荐模型的准确性为目标，从推荐模型的角度对神经推荐模型进行了系统的综述，旨在总结该领域的研究成果，为研究推荐系统的研究者和实践者...
深度学习推荐系统 王喆 pdf
最新发布
02-03
对于获取特定作者王喆有关深度学习推荐系统的PDF格式电子书的需求，互联网提供了多种途径来寻找这样的资源[^1]。然而，值得注意的是，在线下载或分享受版权保护的内容应当遵循法律法规以及尊重知识产权。 合法合规...
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