DataFun：推荐系统峰会

最新推荐文章于 2024-06-19 22:25:10 发布
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#推荐系统

本文探讨了在工程架构中如何实现多场景下的多目标融合，特别关注企业知识推荐系统在ATA内部社区的应用，以及房产推荐场景中的算法实践案例。

工程架构与训练推理

TFDE

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多场景多目标融合

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企业知识推荐系统

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ATA内部社区

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房产推荐场景的算法实践

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立即报名：7 月 29 日推荐系统峰会 2022
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高文雯NVIDIA高级产品经理王泽寰NVIDIA高级开发经理Merlin是NVIDIA在GPU上端到端推荐系统框架，从前处理，训练到推理都提供了优化和加速方案。本次介绍会着重关注以下几个问题高性能如何跨平台实现到高达12倍的训练加速经济适用如何物尽其用，结合业务模型特点和硬件成本，实现高效率训练和部署TB级大模型灵活易用如何短短几行代码实验各种模型。.........
会议交流 | 如何提升推荐系统的可解释性？——DataFunSummit2022知识图谱在线峰会...
开放知识图谱
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背景介绍知识图谱及特征学习结合智能推荐，可解决数据稀疏性及冷启动问题，更好的提升推荐决策场的准确性、多样性及可解释性，进而提升各个场景的推荐决策效率和体验。3月12日13:30-16:...
84期：21天实现淘宝“千人千面”推荐系统
weixin_33787529的博客
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六大顶级专家齐聚，推荐系统论坛议题曝光
qunnie_yi的博客
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作为国内大数据领域的顶级大会，2016中国大数据技术大会将于2016年12月8日-10日在北京新云南皇冠假日酒店隆重举办。中国大数据技术大会从2008年至今已近十年，超过一万名大数据开发者参与其中，完整地见证了中国大数据技术与应用的变革，忠实地描绘了大数据领域内的技术热点，沉淀了无数极具价值的行业实战经验，历经九届的中国大数据技术大会由于其专业性、技术性，已经成为国内外大数据领域的顶级盛会，也因此...
推荐+大模型：核心技术与经典应用！
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Datawhale
06-19 232
大模型推荐系统有哪些成功的落地经验？大模型训练推理如何优化？GNN推荐系统如何用LLM调优？多模态大模型如何与精排模型融合？大模型如何解决冷启动问题？除了大模型，经典推荐问题如何解决？6月22日，邀请您参加DataFunSummit2024:推荐系统架构峰会，共同探讨大模型与推荐系统的融合之路，感兴趣的小伙伴欢迎识别二维码免费报名，收看直播：扫码免费报名，收看直播峰会日程详细介绍...
会议交流 | DataFunSummit 2022：图机器学习在线峰会
开放知识图谱
06-18 1427
深度学习模型是当今人工智能研究的核心。众所周知，对欧几里得数据（例如图像）和序列数据（例如文本）具有颠覆性学习能力的深度学习技术不能直接适用于图结构数据。这种差距推动了图深度学习研究的浪潮，在学术界不断取得了突出的成绩，但同时在某些特定场景下的应用仍面临许多挑战，包括从方法论的合理性到实际商业业务表现。特此，我们非常希望通过一个渠道，让广大的图机器学习同行和爱好者们聚...
大模型背景下推荐系统的技术现状与挑战
Datawhale
08-24 459
Datawhale论坛DataFunSummit 推荐系统在线峰会在全民大模型的背景下，推荐系统也或多或少开始结合大模型的相关技术！目前大模型在推荐系统上的研究有了哪些探索和实践？除了大模型，推荐系统还在攻克哪些现实问题？8月26-27日，本周末的推荐系统在线峰会，将带大家一起领略推荐系统技术领域的前沿探索及最新落地实践！感兴趣的小伙伴一起和小编来了解下吧：| 峰会嘉宾| 会议议程...
熵简科技联合创始人李渔博士出席DataFun知识图谱在线峰会 | 分享金融资管领域知识图谱的构建和应用
shangjiankeji的博客
04-09 738
2021年3月27日，熵简科技联合创始人李渔博士应DataFun的邀请出席第一届DataFunSummit：知识图谱在线峰会，与来自复旦大学、百度、华为等大型机构的50余位专家、教授汇聚一堂共话知识图谱核心技术和前沿应用。 本次峰会共设知识表示与推理、知识获取、知识图谱与智能推荐、知识图谱与智能问答、工业知识图谱、金融知识图谱、医疗知识图谱、知识图谱与智能创作等八个分论坛，报名参与人数6474，同时在线观看人数30401，李渔博士作为出品人主持了金融知识图谱论坛。
论坛报名 | DataFunCon：推荐算法论坛
abcdefg90876的博客
07-22 2177
导读：7月26日，14：00-17：20，DataFunCon：推荐算法论坛将准时开启，感兴趣的小伙伴和小编一起来了解下吧：详细介绍：出品人：喻宏勇腾讯看点推荐研发总监 | 腾讯14级专...
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2023智能风控峰会（公开）PPT汇总，共17份。 1、典型风控实践 加速黑产治理的技术实践分享 保险反欺诈风控实践 2、风控算法 非结构化数据智能风控 环路检测算法在风控领域中的几种优化方向 预训练图神经网络：以...
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云音乐推荐系统中冷启动与多目标的高效实现 因果推断在游戏中的应用 双边市场的复杂实验设计问题 基于双重神经网络的异质性因果效应的模型构建及应用 企业数据中台的智能进化—全链路数据治理 数据模型治理最佳实践 ...
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DataFunSummit：2021年智能风控技术峰会PPT合集（35份）。 金融风控领域系统开发实践 风控系统架构设计和实践 在终端身份认证领域的探索和实践 AI 在风控领域的创新与实践 优化算法在风控流程智能化中的应用 DY风控...
推荐系列（五）：协同过滤的优点和缺点
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协同过滤的优点和缺点 协同过滤的相关知识点介绍完毕，现在对其优缺点进行总结。 优点 无需领域知识：不需要掌握专门的领域知识，因为embedding是自动学习得到的。 更机缘巧合：该模型可以帮助用户发现新的兴趣。机器学习系统可能不知道用户对某个给定的项目感兴趣，但模型可能仍然推荐出它，因为相似用户对该项目感兴趣。 好的起点：在某种程度上，系统仅需要反馈矩阵来训练矩阵分解模型（FM）。特别是，该模型...
推荐系列（七）：召回器，排序器，重排及总结
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召回|Retrieval 假设你有一个嵌入模型。给定用户，该如何决定推荐哪些项目？ 在服务时，给定查询，可以从执行以下操作之一开始： 对于矩阵分解模型，查询（或用户）嵌入是静态已知的，并且系统可以简单地从用户嵌入矩阵中查找到它； 对于DNN模型，系统在服务时，需要运行网络计算查询特征向量的嵌入 。 一旦获得了查询嵌入q ，只需要在嵌入空间搜索距离接近的项目——这是最近邻问题（nearest...
推荐系列（四）：矩阵分解|Matrix Factorization
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矩阵分解|Matrix Factorization 在上节讲过，用户和item之间的关系可以用一个关系矩阵表示，而矩阵分解式一个简单的嵌入模型。假设一个用户反馈矩阵：A∈Rm×nA \in R^{m \times n}A∈Rm×n，其中m表示用户的数量，n表示item的数量 用户嵌入矩阵 U∈Rm×dU \in \mathbb R^{m \times d}U∈Rm×d 商品嵌入矩阵 V∈Rn...
推荐系列（六）：深层神经网络模型（1）
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上一节展示了如何使用矩阵分解来学习嵌入。但矩阵分解存在一些局限性，包括： 使用侧面特征困难（即查询ID /项目ID以外的任何特征）。因此，只能使用训练集中存在的用户或项目来查询模型。 建议的相关性。每个人都倾向于推荐受欢迎的项目，特别是在使用点积作为相似性度量时。最好是能够捕获特定的用户兴趣。 深度神经网络（DNN）模型可以解决矩阵分解的这些局限性。DNN可以轻松地合并查询特征和项目特征（由于...
推荐系列（一）：什么是推荐？
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什么是推荐？ YouTube如何知道你可能希望接下来要观看的视频？Google Play商店如何为你挑选应用？这些恰到好处的推荐是魔法吗？答案当然是不，上述情况下，基于机器学习（ML）的推荐模型都可以确定视频和应用与你喜欢的其他内容的相似程度，然后提供推荐。推荐通常会有两种形式： 主页建议(home page recommendations)； 相关项目建议(related item reco...
Datafun: 探索单调类型系统集成Datalog与Lambda演算
描述部分还包括了Datafun中使用的类型系统的一些基础概念，如"poset types"（偏序类型）和"lattice types"（格类型），以及"expressions"（表达式）的定义。这表明Datafun在其类型系统中采用了格理论的概念，以及...
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