推荐和匹配推荐

最新推荐文章于 2024-12-08 22:42:28 发布
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1. 推荐场景：推游戏和推好友；召回-排序-数据分析

2. 匹配场景：600人如何分配为100组，每组3*3的； 让游戏更加焦灼，即最好两组的得分尽可能相近。

推荐引擎的魔力：个性化推荐背后的技术
热门推荐
曾经“等你生日那天”都遥远得像未来，如今却可欢愉的挥手说“下个十年见”
11-04 10万+
推荐引擎的工作过程是一个复杂的流程，需要深入了解用户兴趣、文章内容和各种推荐算法，以生成个性化的推荐列表。这个过程结合了用户行为数据的分析、用户画像、文章画像以及不同的推荐策略，以提供用户满意的推荐体验。不同的推荐系统可以根据需求和数据采用不同的组合和算法。在建立用户画像和文章画像之后，推荐引擎可以根据需求采用不同的推荐算法来为用户提供文章推荐。主要的推荐算法分为两大类：基于统计的静态召回算法和个性化召回算法。
推荐系统：精准匹配用户需求
AI架构师小马
04-30 559
随着互联网的蓬勃发展和信息爆炸时代的到来，用户面临着信息过载的困境。为了帮助用户从海量信息中快速找到自己感兴趣的内容，推荐系统应运而生。推荐系统通过分析用户的历史行为、兴趣偏好等信息，为用户推荐个性化的内容，从而提升用户体验和满意度。电商平台: 为用户推荐可能感兴趣的商品，提高转化率和销售额。社交媒体: 为用户推荐可能认识的人或感兴趣的内容，增强用户粘性和活跃度。新闻资讯: 为用户推荐可能感兴趣的新闻文章，提升用户阅读体验。深度学习。
匹配推荐算法的尝试与优化
weixin_46287795的博客
04-21 1871
我们团队关于如何实现岗位推荐的核心算法部分，不断地通过模型的学习与比较、代码编写的尝试、运行结果的调优，在多种深度学习模型的摸索中，尝试了几类匹配推荐算法的实现方式，经历了不小的思路转变过程。最终我们的算法实现在不断地优化，实现的人岗匹配模型更精确、更贴合实际。 初始思路与尝试： 一开始，我们的思路是对于简历数据集和岗位数据集的文字进行自然语言处理后，取出其中的关键词，再利用action表中的两者是否投递、是否成功就职这些信息数据进行计算，计算出每个关键词的权重进行排序。但是后来我们又发现了一个实际情况中可
搜索和推荐的匹配：sigir18-deep-match.pdf
08-07
搜索和推荐的匹配：Deep Learning for Matching in Search and Recommendation
推荐系统笔记二：匹配算法和实践（part1）
年少_当自强的博客
01-22 1609
一：工业界常用的推荐系统框架 如YouTube2016年发表的论文Deep Neural Networks for YouTube Recommendations所示，常用的推荐系统框架，主要分为Match和Rank两部分： 定义: Match基于当前的用户信息、历史信息、上下文信息（如用户所在位置等），快速在数据库中找到用户最感兴趣的TopN的Item，从而为后续的Rank来做小范围综合多目标...
阿里新突破！自主创新的下一代匹配&推荐技术：任意深度学习+树状全库检索
阿里技术
03-28 5047
阿里妹导读：电商时代，消费者对推荐系统已经不再陌生。蓦然回首，你会发现喜欢的商品就在显眼处。如何设计推荐系统，让消费者更方便地从海量商品中找到自己的最爱，阿里工程师一直在不断探索更优的算法和技术。阿里妈妈精准定向技术团队，针对大规模候选集上的匹配推荐问题，自主创新提出了一套崭新的、完整的基于树结构的匹配和推荐算法框架，希望借此赋能任意深度学习模型在推荐匹配中的使用，实现面向全量大规模候选集的精准匹
《搜索和推荐中的深度匹配》——1.1搜索和推荐
09-21 782
搜索的基本机制是“拉”，因为用户首先发出特定的请求（即提交查询），然后接收信息。推荐的基本机制是“推送”，因为向用户提供了他们没有明确要求的信息（例如，提交查询）。例如，如果用户对有关量子计算的新闻感兴趣，则查询“量子计算”将被提交给搜索引擎，并获得有关该主题的新闻报道。取而代之的是，它分析用户的个人资料（例如，人口统计信息和环境）以及商品的历史互动，然后向用户推荐商品。例如，在新闻网站上，当用户浏览并单击新文章时，可能会显示几条具有相似主题的新闻文章或其他用户与当前文章一起单击的新闻文章。
Deepmatch：针对推荐、广告和搜索的深度匹配模型库-python
06-18
DeepMatch库是专门针对推荐、广告和搜索场景设计的深度匹配工具，其核心在于利用深度学习技术构建高效的用户与项目之间的匹配模型。该库的设计理念是简化模型训练过程，使开发者能够快速地训练模型并导出用户和项目...
141-人职匹配推荐系统源码.zip
04-08
本文将深入探讨“141-人职匹配推荐系统源码.zip”中的核心概念和技术，帮助读者理解如何构建这样一个系统，并从中学习到相关IT知识。 1. **系统架构** 该源码基于Spring Boot框架开发，Spring Boot以其简洁的配置...
毕业设计&课程设计&毕设&课设-java-人职匹配推荐系统
02-06
人职匹配推荐系统通过整合现代互联网技术和人力资源管理理念，为求职者和招聘企业提供了一个高效、智能的对接平台。系统不仅提升了求职招聘的精准度和效率，还改善了用户体验，具有重要的实用价值和广阔的应用前景。
【推荐实践】腾讯-推荐系统中的深度匹配模型
m0_37586850的博客
01-14 1992
导读：推荐系统和搜索应该是机器学习乃至深度学习在工业界落地应用最多也最容易变现的场景。而无论是搜索还是推荐，本质其实都是匹配，搜索的本质是给定 query，匹配 doc；推荐的本质是给定...
推荐系统中的常用算法——序列深度匹配SDM
null的专栏
10-16 3638
1. 概述 2. 算法原理 参考文献 Lv F , Jin T , Yu C , et al. SDM: Sequential Deep Matching Model for Online Large-scale Recommender System[J]. 2019. [深度模型] 阿里大规模深度召回序列模型SDM SDM：用户长短期兴趣召回模型 ...
【推荐架构day1】推荐系统的基本原理及架构：信息与人的供需匹配
作一个独立连续的思考者
02-17 2727
陈彩华 为什么需要推荐系统 对于信息消费者，需要从大量信息中找到自己感兴趣的信息，而在信息过载时代，用户难以从大量信息中获取自己感兴趣、或者对自己有价值的信息。 对于信息生产者，需要让自己生产的信息脱颖而出，受到广大用户的关注。从物品的角度出发，推荐系统可以更好地发掘物品的长尾（long tail）。 长尾效应是美国《连线》杂志主编 Chris Anderson...
《搜索和推荐中的深度匹配》——1.2 搜索和推荐中匹配统一性
09-21 593
Garcia-Molina等【1】指出，搜索和推荐中的根本问题是识别满足用户信息需求的信息对象。还表明搜索（信息检索）和推荐（信息过滤）是同一枚硬币的两个方面，具有很强的联系和相似性【2】。图1.1说明了搜索和推荐的统一匹配视图。共同的目标是向用户提供他们需要的信息。图1.1：搜索和推荐中匹配的统一视图搜索是一项检索任务，旨在检索与查询相关的文档。相反，推荐是一项过滤任务，旨在过滤出用户感兴趣的物品【3】。这样，搜索可以被认为是在查询和文档之间进行匹配，而推荐可以被认为是在用户和项目之间进行匹配。
要匹配的标签和内容_产品经理个性化推荐和标签库的建立
weixin_39735247的博客
12-04 641
上一篇文章我们介绍了常见的分发方式和算法分发的理论基础，这篇文章我们来进一步讨论，如何设计产品的性化推荐的规则。标签库个性化推荐的基础是用户画像，而用户画像就是将用户标签化，用一个个标签去描述用户处用户的特征、喜好、行为习惯等信息。为了数据标准化和规范化，我们需要在后台建立一个标签库，通过对标签库的维护，来满足用户画像的需求，并作为数据分析的依据。所谓标签库，也就是标签的集合，讲标签组织化和结构化...
关于匹配的一些算法（方法）
贾继康的博客
08-12 2240
针对一批数据，需要进行匹配查找或可使用到的一些常见算法
Springboot+vue项目人职匹配推荐系统
分享技术热点，看天下大事
03-31 2350
文末获取源码 开发语言：Java 开发工具:IDEA /Eclipse 数据库:MYSQL5.7 应用服务:Tomcat7/Tomcat8 使用框架:springboot+vue JDK版本：jdk1.8 系统管理也都将通过计算机进行整体智能化操作，对于人职匹配推荐系统所牵扯的管理及数据保存都是非常多的，例如管理员；首页、个人中心、用户管理、企业管理、岗位信息管理、岗位类型管理、应聘信息管理、应聘状况管理、平台费用管理、系统管理，用户；首页、个人中心、应聘信息管理、应聘状况管理、我的收藏管.
推荐系统有哪些不同的算法和模型？
线粒体小亚的空间
12-08 3065
推荐系统有哪些不同的算法和模型？
岗位发布与匹配推荐
最新发布
07-12
岗位发布与匹配推荐是文创演员招聘信息发布系统中的核心功能之一，其目的是帮助招聘方高效地展示职位需求，并为应聘者提供精准的岗位匹配建议。以下是实现该功能的几种方法： 1. **结构化岗位信息输入** 招聘方可通过后台管理系统填写详细的岗位信息，包括岗位名称、工作类型（如舞蹈演员、配音演员等）、薪资范围、工作地点、岗位要求（如经验年限、技能证书）等字段。这些结构化数据为后续的智能匹配提供了基础。 2. **关键词检索与全文搜索** 系统集成Elasticsearch或Solr等搜索引擎技术，支持应聘者通过关键词快速查找感兴趣的岗位。例如，输入“舞台剧演员”或“京剧表演”即可检索到相关岗位，提升用户体验。 3. **基于内容的推荐算法** 通过分析岗位描述和应聘者的简历内容，构建基于TF-IDF或词向量的特征表示，计算相似度并进行匹配推荐。以下是一个使用TF-IDF进行岗位推荐的示例代码： ```python from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity def recommend_jobs(user_profile, job_descriptions): tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer() tfidf_matrix = tfidf_vectorizer.fit_transform([user_profile] + job_descriptions) cosine_similarities = cosine_similarity(tfidf_matrix[0:1], tfidf_matrix[1:]) return cosine_similarities.argsort()[0][::-1] ``` 4. **协同过滤推荐机制** 利用用户历史行为数据，如浏览记录、投递记录等，采用协同过滤算法（User-based 或 Item-based）进行推荐。这种机制能够发现潜在的高匹配岗位，提高招聘转化率。 5. **标签化用户画像构建** 对应聘者进行标签化管理，包括技能标签（如“擅长古装戏”、“精通戏曲唱腔”）、经验标签（如“5年以上舞台经验”）等。系统根据标签与岗位要求的匹配度进行排序推荐。 6. **多维度排序与筛选机制** 在岗位列表展示时，提供多种排序方式（如发布时间、薪资高低、匹配度），并允许用户按地区、行业、经验等级等条件进行筛选，提升信息获取效率。 7. **AI辅助智能匹配引擎** 引入深度学习模型（如BERT）对岗位描述和简历文本进行语义理解，计算两者之间的语义相似度。这种方式能更准确地识别非结构化文本中的关键信息，实现更精准的匹配。 8. **实时反馈与推荐优化** 岗位匹配系统应具备实时更新能力，根据用户的点击、申请等行为动态调整推荐策略，持续优化匹配结果。 ---
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