【深度学习推荐系统-王喆】笔记系列 2.7 LS-PLM——阿里巴巴曾经的主流推荐模型

最新推荐文章于 2025-01-27 20:32:17 发布
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#LS-PLM #推荐系统 #xmind

博客涉及LS - PLM和推荐系统相关内容，LS - PLM是推荐系统中可能用到的技术，可助力推荐系统更精准地为用户推荐信息，提升推荐效果和用户体验。
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【推荐系统经典论文(十)】阿里SDM模型
永远飞翔的鸟
07-23 587
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阿里DIN推荐模型简介
u012875855的博客
12-07 737
背景 此模型主要用于排序阶段；在电商系统中，用户的兴趣通常可以由其历史点击的商品来刻画，由于用户的历史点击可能是多样的，用户的兴趣也是多样性的， 如果仅仅将用户历史点击的商品embedding进行pooling作为用户的特征，则可能不能反映用户真实的兴趣，因此一个很直接的想法，为每个历史点击赋予一个权重， 计算加权的pooling，作为用户的特征 模型结构 base model：sum pooling或者mean pooling + MLP DIN:用户历史行为的每个商品embedding
深度学习与推荐系统（十五）——LS-PLM（MLR）模型
livan1234的博客
09-15 2914
CTR预估的发展过程中，LR模型是比较常用的方法，因为其计算量小容易并行，工业上应用非常广泛，同时也引发了各位大佬基于LR模型的优化改进，这一改进通常有两个方向，一个是走融合路，即GBDT+LR样式，将LR模型与其他的模型算法结合，达到优势互补的效果；另一个就是因子分解，即FM系列探索，它们的主要思想就是构造交叉特征或者是二阶的特征来一起进行训练。 除此之外也会有一些大佬给出一些新的思路，比如本文中介绍的LS-PLM模型（又叫MLR模型），这一模型是用传统的机器学习方法模仿了深度学习的结构，采用divid
LS-PLM学习笔记
大锅八十小锅四十
04-02 3850
论文链接 Learning Piece-wise Linear Models from Large Scale Data for Ad Click Prediction 首先介绍了传统的解决方案和局限性 （1）LR不能捕捉非线性 （2）GBDT+LR虽然能够产生非线性特征组合，但是树模型不适用于超高维稀疏数据 （3）FM利用二阶信息来产生变量之间的相关性，但是无法适应多阶模式 LS-P...
LS-PLM
星辰的博客
12-12 638
LS-PLM是阿里巴巴曾经的主流推荐模型 “大规模分段线性模型”（Large Scale Piece-wise Linear Model,以下 简称LS-PLM）。早在2012年，它就是阿里巴巴主流的推荐模型，并在深度学习模型提出之前长时间应用于阿里巴巴的各类广告场景。
大规模分段线性模型（LS-PLM）及其在推荐系统中作用
Mike的博客
01-27 1156
LS-PLM遵循分而治之的策略，即首先将特征空间划分为几个局部区域，然后在每个区域中拟合一个线性模型，结果是加权线性预测的组合。在本实验中，模型的训练集和验证集上的AUC值持续上升，并在最终达到了较高的值，证明LS-PLM能够有效地进行CTR预测。通过训练，我们观察到模型的训练损失和验证损失逐步减少，证明了模型在训练过程中逐渐收敛，并且能够有效地拟合训练数据。提到：为了提高CTR预测的准确性，越来越多的数据被涉及，使得CTR预测成为一个大规模学习问题，具有大量的样本和高维特征。的二元分类问题，其中。
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！）
阿里云-零基础入门推荐系统 【排序模型+模型融合】
weixin_42504788的博客
03-18 1596
阿里云-零基础入门推荐系统 【排序模型+模型融合】
cpp-alphaPLM是LSPLM的一个单机多线程版本实现
08-16
alphaPLM是Large Scale Piece-wise Linear Model(LS-PLM)的一个单机多线程版本实现，用于解决二分类问题，比如CTR预估，优化算法采用了FTRL。
【读书笔记-＞推荐系统】02-06 LS-PLM
小明2766的博客
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02-06 LS-PLM 思维导图纲要 LS-PLM(Large Scale Piece-wise Linear Model，大规模分段线性模型)。这个是本书的最后一例机器学习模型。原因有二：该模型在2012年已经是阿里巴巴主流的推荐模型，2017年才被公之于众；其结构与三层神经网络极其相似。 LS-PLM模型的主要结构 LS-PLM, 又被称为 MLR( Mixed Logistic Regression, 混合逻辑回归）模型。本质上，LS-PLM 可以看作对逻辑回归的自然推广，它在逻辑回归的基础
推荐算法学习笔记1.6:传统推荐算法-LS-PLM模型，一种端到端的推荐算法
YmgmY的博客
06-23 946
秋招向：快速复习LS-PLM算法
推荐系统如何进行重排序——阿里巴巴PRM模型详解
WitsMakeMen的专栏
07-20 2733
1、为了解决推荐系统排序全局最优解的问题，文章对重排模块进行了较为详细的介绍2、在重排序部分，文章提出了基于Transformer结构的个性化重排序模型，显著提升了线上系统的曝光、点击、GMV等指标。3、使用listwise的思想对整个序列进行 优化。
深度学习-----------2.6（GBDT+LR，LS-PLM）
WMM_123456的博客
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模型： GBDT+LR 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，预估CTR的模型结构。 GBDT构建特征工程，利用LR预估CTR这是两步独立的。 GBDT是由多棵回归树组成的树林，后一颗树以前一颗树的结果与真实值的残差作为拟合目标，每棵树生成的过程是一颗标准的回归树生成过程，因此回归树种每个节点的分裂是一个自然的特征选择的过程，而多层节点的结果则对特征进行了有效的自动组合，也就非常高效的解决了过去棘手的特征选择和特征组合的问题。决策树的深度决定了二
阿里推荐算法（BST）
serenysdfg的博客
11-28 3261
2019.5月:Behavior Sequence Transformer for E-commerce Recommendation in Alibaba 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1905.06874.pdf (阿里巴巴推荐系统搜索团队) 转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/76570628 <<将Transformer...
推荐系统（十一）阿里深度兴趣网络（一）：DIN模型（Deep Interest Network）
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DIN（Deep Interest Network）模型是阿里妈妈盖坤团队发表在KDD'18上的文章，因为有阿里的光环，因此，这个模型在业界还是比较有名气的，至于最终在其他公司场景下有没有效果，取决于对比的baseline，如果你的baseline足够弱，理论上会有一定效果的提升，当然，如果你的baseline够强，可能一点效果都没有。之前博客介绍的模型都在解决如何有效的学到高阶交叉特征，而DIN的核心思想是把attention机制引入了到用户兴趣建模上。
阿里推荐算法介绍
csuzhaoqinghui的博客
11-17 2285
博主作为一名应届生，进入阿里做推荐算法，得益于对tensorflow的了解。 在阿里的日子里主要做基于word2vec的召回算法，doc2vec的排序算法，表征技术REPL的纯ID类排序算法，基于DNN的长短期记忆模型和追剧模型。 受益颇多。
深度学习推荐系统王喆
08-18
深度学习在推荐系统领域有着广泛的应用。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. 神经网络模型：深度学习推荐系统使用神经网络模型来学习用户和物品之间的复杂交互关系。常见的模型包括多层感知机（Multi-Layer Perceptron，MLP）、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）等。 3. 个性化排序：深度学习推荐系统可以通过学习用户行为数据，预测用户对物品的喜好程度，并根据预测结果对物品进行个性化排序。常见的模型包括基于DNN的排序模型和序列模型，如Wide & Deep模型、DeepFM模型和Transformer模型等。 4. 强化学习：深度学习推荐系统可以与强化学习相结合，通过与环境交互来优化推荐策略。常见的方法包括使用深度Q网络（Deep Q-Network，DQN）和策略梯度方法等。 5. 多任务学习：深度学习推荐系统可以同时处理多个任务，如点击率预测、商品推荐和用户画像等。多任务学习可以通过共享模型参数来提高模型的泛化能力和效果。 6. 可解释性：深度学习模型在推荐系统中通常具有较强的表达能力，但其可解释性较差。为了提高可解释性，可以
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