【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

最新推荐文章于 2024-02-29 14:31:23 发布
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#xmind #推荐系统 #王喆

博客涉及推荐系统相关内容，还提及了xmind和王喆，但具体内容未给出。推测可能围绕推荐系统展开，借助xmind进行梳理，参考王喆相关理论或实践。

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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 1983
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
《深度学习推荐系统》王喆 笔记
liuyouzhang89的专栏
10-21 2639
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，“
读深度学习推荐系统（王喆）- 学习笔记
asdasdkhs的博客
02-29 1079
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。
王喆《深度学习推荐系统》 推荐系统架构
weixin_42661963的博客
07-13 1055
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 2.2 协同过滤 —— 经典的推荐算法
鹿鹿的博客
11-07 678
基于王喆老师的深度学习推荐系统书籍，
09-21
.zip深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究，特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。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...
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！）
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
深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究，特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。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...
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...
精选资源
基于深度学习的新版推荐系统源码.zip
03-06
【资源介绍】 1、该资源包括项目的全部源码，下载可以直接使用！ 2、本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和...基于深度学习的新版推荐系统源码.zip基于深度学习的新版推荐系统源码.zip
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
复习论文：经典论文和推荐资源
02-04
推荐系统论文，学习资料，业界分享 动态更新工作中实现或阅读过的推荐系统相关论文，学习资料和业界分享，作为自己的工作的总结，也希望能为推荐系统相关行业的同学带来便利。 ，，请联系王喆。同时欢迎对推荐系统研究的同学与我讨论相关问题，我的联系方式如下： 电子邮件： 领英： 知乎私信： 其他相关资源 目录 深度学习推荐系统 嵌入 著名的机器学习论文 经典推荐系统 评价 Reco中的强化学习 行业推荐系统 勘探与开发
【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
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 2111
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
【王喆-推荐系统】前沿篇-(task1)YouTube推荐架构
发现问题，并解决问题，批判性思维
11-16 4667
学习总结 （1）YouTube 推荐系统的架构是一个典型的召回层加排序层的架构，其中候选集生成模型负责从百万候选集中召回几百个候选视频，排序模型负责几百个候选视频的精排，最终选出几十个推荐给用户。 （2）候选集生成模型是一个典型的 Embedding MLP 的架构，我们要注意的是它的输出层，它是一个多分类的输出层，预测的是用户点击了“哪个”视频。在候选集生成模型的 serving 过程中，需要从输出层提取出视频 Embedding，从最后一层 ReLU 层得到用户 Embedding，然后利用最近邻搜索快
【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 2591
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】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
11-07 664
【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 1366
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。
【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 2051
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.
PyTorch深度学习推荐系统实现与电影数据集分析
资源摘要信息:"该项目聚焦于深度学习在推荐系统中的应用，特别是通过实现《深度学习推荐系统（王喆著）》一书中的经典模型来探索推荐算法的前沿技术。项目使用的数据集是电影推荐领域的经典数据集——ml-100k。该...
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