【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

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 #王喆 #2.4 逻辑回归

博客围绕深度学习推荐系统展开，涉及王喆相关内容及2.4逻辑回归知识，聚焦信息技术领域中深度学习推荐系统里逻辑回归这一关键技术。

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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 1994
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
AI上推荐 之 AutoRec与Deep Crossing模型(改变神经网络的复杂程度）
Miracle8070
10-09 5455
1. 前言 随着信息技术和互联网的发展， 我们已经步入了一个信息过载的时代，这个时代，无论是信息消费者还是信息生产者都遇到了很大的挑战： 信息消费者：如何从大量的信息中找到自己感兴趣的信息？ 信息生产者：如何让自己生产的信息脱颖而出， 受到广大用户的关注？ 为了解决这个矛盾， 推荐系统应时而生， 并飞速前进，在用户和信息之间架起了一道桥梁，一方面帮助用户发现对自己有价值的信息， 一方面让信息能够展现在对它感兴趣的用户前面。 推荐系统近几年有了深度学习的助推发展之势迅猛， 从前深度学习的传统推荐模型(协
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
推荐系统学习笔记-Part6 GBDT+LR
qq_39544991的博客
10-28 430
GDBT+LR 前面介绍的协同过滤和矩阵分解存在的劣势就是仅利用了用户与物品相互行为信息进行推荐， 忽视了用户自身特征， 物品自身特征以及上下文信息等，导致生成的结果往往会比较片面。 而这次介绍的这个模型是2014年由Facebook提出的GBDT+LR模型， 该模型利用GBDT自动进行特征筛选和组合， 进而生成新的离散特征向量， 再把该特征向量当做LR模型的输入， 来产生最后的预测结果， 该模型能够综合利用用户、物品和上下文等多种不同的特征， 生成较为全面的推荐结果， 在CTR点击率预估场景下使用较为广泛
读深度学习推荐系统（王喆）- 学习笔记
asdasdkhs的博客
02-29 1085
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。
基于王喆老师的深度学习推荐系统书籍，
09-21
深度学习模型能够学习数据的高层次特征，这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分： 1. **神经网络（Neural Networks）**：深度学习的基础...
使用电影推荐数据集ml-100k并基于PyTorch实现《深度学习推荐系统（王喆著）》的部分经典模型.zip
09-22
深度学习模型能够学习数据的高层次特征，这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分： 1. **神经网络（Neural Networks）**：深度学习的基础...
该项目使用经典的电影推荐数据集ml-100k并基于PyTorch实现《深度学习推荐系统（王喆著）》的部分经典模型.zip
03-28
该项目是针对人工智能领域的毕业设计或课程设计，主要关注深度学习推荐系统的实现，采用了经典的数据集ml-100k，并基于PyTorch框架进行开发。PyTorch是Facebook开源的一个强大的深度学习库，以其易用性和灵活性受到...
支持 Docker 一键运行的 Spring Boot 版 SparrowRecSys（王喆：深度学习推荐系统实践课）
最新发布
08-13
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/725a36ee4531 支持 Docker 一键运行的 Spring Boot 版 SparrowRecSys（王喆：深度学习推荐系统实践课）（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
【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
鹿鹿的博客
11-07 678
推荐系统遇上深度学习
04-27
该文档介绍了深度学习在推荐系统的方面的相关技术与应用。
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 2114
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 2.6 GBDT+LR——特征工程模型化的开端
鹿鹿的博客
11-08 518
王喆《深度学习推荐系统》 推荐系统架构
weixin_42661963的博客
07-13 1085
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
liuyouzhang89的专栏
10-21 2651
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，“
「思维导图」《深度学习推荐系统 - 王喆》2.3节 矩阵分解算法 - 协同过滤的进化
baidu_38492549的博客
06-08 625
更多《深度学习推荐系统 - 王喆》相关思维导图，见本人 GitHUb： https://github.com/YunWGui/RecSys-Book-Notes
【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
王喆："深度"学习计算广告
abcdefg90876的博客
12-22 632
《DataFun·5周年系列技术文章》专栏·第02篇作者 | 王喆策划|Hoh导读：大家好，我是《深度学习推荐系统》的作者王喆，很多同行可能读过这本系统性介绍推荐系统的书，但大多数人可能不知道我职业生涯的头四年都在做广告系统，之后才在推荐系统方向工作了四年，这两年又回到了广告方向。既然是重操旧业，就不免想对计算广告这个方向做一次全面的再思考。深度学习浪潮如火如荼的这些年间，计算广告到底发生了...
【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 2637
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。
深度学习推荐系统王喆
08-18
下面是一些关于深度学习推荐系统的笔记： 1. 数据表示：深度学习推荐系统通常使用向量表示用户和物品，将它们映射到低维空间中。常见的方法包括使用Embedding层将用户和物品ID转换为密集向量表示。 2. 神经网络...
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