DL在推荐系统中应用

最新推荐文章于 2024-12-19 07:45:00 发布
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#深度学习

本文介绍了一篇WSDM2017的研究成果，该研究由Alex Smola的实验室和Google Research合作完成。文章主要探讨了如何将深度学习中的RNN和LSTM应用于推荐系统中，以更准确地预测用户的在线行为。

  • 预测在线用户行为的深度学习算：https://arxiv.org/abs/1511.06247v1 《Predicting online user behaviour using deep learning algorithms》

  • @洪亮劼
    今天我们来读一篇WSDM 2017的文章，作者群来自Alex Smola的实验室和Google Research。文章的核心内容很直白简单，那就是想尝试把Deep Learning的RNN和LSTM应用到推荐领域。对于想在这方面有作为的读者，建议精读这篇文章:这里写链接内容

【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 2444
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。
深度学习在推荐系统中的应用
给我一点温度
11-24 5451
2016年DeepMind开发的AlphaGo在围棋对决中战胜了韩国九段选手李世石，一时成为轰动全球的重大新闻，被全球多家媒体大肆报道。AlphaGo之所以取得这么大的成功，这其中最重要的技术之一是深度学习技术。经过这几年的发展，深度学习技术已经在图像分类、语音识别、自然语言处理等领域取得突破性进展，甚至在某些方面(如图像分类等)超越了人类专家的水平。深度学习技术驱动了第三次人工智能浪潮的到来。 ...
DL在地球物理中的应用及发展趋势
hhhhhhhhhhyyyyyy的博客
10-29 723
1 勘探地球物理 地震勘探的主要过程包括地震数据的采样和处理（去噪、插值等）、反演（偏移、成像等）和解释（断层检测、相分类等）。 1.1地震数据处理 地震数据受到不同类型噪声的污染，例如来自背景的随机噪声、沿地表以高能量传播并掩盖有用信号的地滚波，以及在界面之间多次反射的多次噪声。 传统方法使用手工滤波器或正则化通过分析相应的特征来对某些类型的噪声进行去噪。然而，当信号和噪声共享一个共同的特征空间时，手工制作的滤波器就会不起作用。DL 方法在用于地震去噪时...
【文献阅读】了解目前DL在生态学领域的应用2
m0_46314771的博客
08-03 241
本文记录了笔者阅读第二篇DL在生态领域应用的文章的过程。
DL_文件系统
bigwolf_2009的专栏
11-30 234
<br />struct stFiledInfo{<br />     char filedName[20];<br />     int filedType; // 数据类型<br />     int filedLength; // 数据长度<br /> };<br /> struct stHeader{<br />     int version;<br />     char className[20];<br />     int headerSize;<br />     st
recommendation:使用ML和DL的推荐系统
03-11
推荐系统 这是关于使用机器学习和深度学习技术构建推荐系统的研讨会 理论：ML和DL公式化，预测与排名，相似性，偏见与无偏见 范例：基于内容，协作过滤，基于知识，混合和集成 数据：表格，图像，文本（序列） 型号：（深度）矩阵分解，自动编码器，宽和深度，等级学习，序列建模 方法：显式与隐式反馈，用户项矩阵，嵌入，卷积，递归，域信号：位置，时间，上下文，社交， 过程：设置，编码和嵌入，设计，训练和选择，服务和缩放，测量，测试和改进 工具：python-data-stack：numpy，pandas，scikit-learn，keras，spacy，隐式，lightfm 笔记和幻灯片 基础知识： AI Conference 2019：| 笔记本电脑 Python库 深度推荐库 建立在Tensorflow上 -建立在PyTorch上 基于TensorFlow（学习排名） 基于矩阵分解的库 -隐
基于EasyDL平台视频事件监测系统在铁路运维中的应用.docx
06-04
### 基于EasyDL平台视频事件监测系统在铁路运维中的应用 #### 一、背景与意义 近年来，中国铁路的快速发展对运输安全提出了更高要求。为了确保铁路作业人员的安全，减少因人为因素造成的安全事故，引入了先进的...
基于EasyDL平台视频事件监测系统在铁路运维中的应用.doc
12-22
基于EasyDL平台视频事件监测系统在铁路运维中的应用.doc
通信与网络中的SA68D21DL全双工无线数传报警模块及其应用
12-10
摘要：SA68D21DL是一种可在微机或单片机之间进行全双工无线通信的数传收发模块，该模块具有透明式数据传输、与上位机接口简单方便、通信距离较远、数据误码率低、可独立工作、可组网应用等特点。文中介绍了SA68D21DL...
ML&DL推荐算法理论及实现
09-18
基于 Collaborative Filtering 的方法 SVD、MF 模型 、FISM、SVD++ Generic feature-based 的方法 LR、GBDTboosting、AdaBoost V.S. GBDT、GBDT V.S. LR、GBDT 与 XGBoost 区别、FM、FFM 基于 translation 框架的方法 transRec 模型 基于 representation learning 的深度匹配模型 DUIF 模型、ACF 模型、CKB 模型 feature-based 的深度模型 FNN、PNN、Wide&Deep、DeepFM、DCN、xDeepFM
基于正负反馈的SVM协同过滤Top-N推荐算法
04-21
基于正负反馈的SVM协同过滤Top-N推荐算法的介绍，通过本文档可以详细知道SVM原理
【行业应用】浅谈DL如何在电力行业落地
爱CV
11-25 338
导语 看完全文之后你可以全面了解以下几个问题？ 为什么全国都要搞AI？ 为什么电力行业要搞AI? AI是个什么东西？ 什么是机器学习？ 什么是深度学习？ 在哪里可以免费学习AI？ 目前电力行业有哪些AI实际应用案例？ AI在运营商有哪些实际的应用案例？ 电力行业IT先行者信通公司该从哪些方面进行AI探索？ 为什么全国都要搞AI？ 2019年以前国家推行的是“互联网+”战略，也可以理解为信息化，2020年以后开始推行的是数字化，数字化跟信...
DL4J实战之四：经典卷积实例(GPU版本)，java进阶路线图
m0_63174420的博客
11-04 366
使用CPU还是GPU，具体操作步骤非常简单：切换不同的依赖库即可，下面分别介绍 如果您用CPU做训练，则依赖库和版本如下： org.deeplearning4j deeplearning4j-core 1.0.0-beta6 org.nd4j nd4j-native 1.0.0-beta6 如果您用GPU做训练，且CUDA版本是9.2，则依赖库和版本如下： org.deeplearning4j deeplearning4j-core 1.0.0-beta6 org.deep..
SVM在推荐系统中的应用：提高推荐系统的准确性与效率
AI天才研究院
12-31 1280
1.背景介绍 推荐系统是现代互联网企业的核心业务之一，其主要目标是根据用户的历史行为和特征，为其推荐相关的商品、服务或内容。随着数据量的增加，传统的推荐系统面临着高维度特征、数据稀疏性和计算效率等问题。因此，需要一种高效、准确的推荐算法来解决这些问题。 支持向量机(Support Vector Machine，SVM)是一种广泛应用于分类和回归问题的机器学习算法，它的核心思想是通过寻找最优解来...
推荐系统（Recommender System）笔记 01：推荐系统的演化
MYJace的博客
08-24 3432
推荐系统（Recommender System）01推荐系统的架构数据部分模型部分传统推荐模型协同推荐（Collaborative Filtering）矩阵分解（Matrix Factorization）逻辑回归（Logistic Regression）自动特征交叉的解决方案POLY2 模型 - 特征交叉的开始FM 模型 - 隐向量特征交叉FFM 模型 - 引入特征域* 从 POLY2 到 FFM 的演化过程GBDT + LR - 特征工程模型化GBDT 模型LS-PLM - 阿里曾经的主流推荐模型深度学习
分布式深度学习库（DL4J）
最新发布
weixin_43156294的博客
12-19 1060
Deep Learning4j (DL4J)是一个开源的分布式深度学习库，是一个为Java和Scala编写的开源分布式深度学习库。它在JVM（Java虚拟机）上运行，允许开发人员利用Java的优势，如性能、可移植性和企业级开发工具来构建深度学习模型。DL4J与Hadoop和Spark集成良好，能够在分布式环境中有效地处理大规模数据。
svm 推荐系统 java_原创-机器学习之推荐系统实战
weixin_42505252的博客
02-28 404
如何实现一个电影推荐系统原创内容GavinHacker推荐算法在互联网行业的应用非常广泛，今日头条、美团点评等都有个性化推荐，推荐算法抽象来讲，是一种对于内容满意度的拟合函数，涉及到用户特征和内容特征，作为模型训练所需维度的两大来源，而点击率，页面停留时间，评论或下单等都可以作为一个量化的 Y 值，这样就可以进行特征工程，构建出一个数据集，然后选择一个合适的监督学习算法进行训练，得到模型后，为客户...
通过DL4J使用递归网络
技术博客
07-14 8044
DL4J中的递归网络 本页将简要介绍递归网络的具体定型功能，以及如何在DeepLearning4J中实际运用这些功能。本页并非递归神经网络（RNN）的基础教程，读者应对RNN及其用途有基本的了解，且熟悉相关术语。如果读者是首次接触RNN，请先阅读递归网络和LSTM教程，再学习本页内容。 目录 基础内容：数据和网络配置RNN定型功能 截断式沿时间反向传播掩模：一对多、多对一和序列分类
双向工频通信技术在抄表系统中的应用
同时，为了增强系统的抗干扰能力和通信距离，采用了二进制小渡变换作为信号检测方法，实验表明这种方法在实际应用中是有效的。 通信协议的设计是系统的关键部分。文章提到，参照DL/7645-1997规约，设计了一个具有...
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