一文梳理冷启动推荐算法模型进展 / 开普饭

在推荐系统和广告平台上,内容定向推广模块需要尽可能将商品.内容或者广告传递到潜在的对内容感兴趣的用户面前.扩充候选集技术(Look-alike建模)需要基于一个受众种子集合识别出更多的相似潜在用户,从 ...

本文将为大家介绍国内工业界在数据挖掘方面的研究工作(主要来源于发表在数据挖掘顶级国际会议KDD上的相关论文).这些工作既包括理论性的研究也包括一些实际应用的研究工作. " 我们将于2019年 ...

本文对阿里巴巴.腾讯及百度在2018KDD上发表的论文进行了解读,涵盖了几个方面的内容. 阿里巴巴(4篇):搜索结果排序.视觉搜索.推荐算法和图嵌入. 腾讯(2篇):文本匹配和智能医疗领域. 百度(2 ...

| 作者:朱勇椿 | 单位:中国科学院大学 | 研究方向:跨域推荐.多任务学习在真实场景的推荐系统中,通常会使用所有数据来训练推荐模型,学到的user embedding可以表示用户的兴趣偏好.但是 ...

文本将序列推荐分为以下几个方面: 标准序列推荐长短期序列推荐多兴趣表示的序列推荐多行为序列推荐其他序列推荐一.标准序列推荐标准序列推荐指通过单行为序列挖掘用户表示的推荐算法.标准序列推荐算 ...

近些年,随着深度学习理论,GPU 和 CPU 等计算机硬件,TensorFlow.Caffe.PyTorch 等算法平台的发展,深度学习算法在个性化推荐.计算机视觉.自然语言处理.语音识别等领域大放光 ...

嘿,记得给"机器学习与推荐算法"添加星标 | 作者:朱勇椿 | 单位:中国科学院大学 | 研究方向:跨域推荐.多任务学习现实生活中,一家公司通常拥有不同领域的业务,比如字节跳动有 ...

公众号来源:数学第六感(ID:Math-110) 好文赏析 [01]初中最值问题的19大类型 [02]一题多变/一题多问/一题多解/一一聚多 [03]一道二次函数经典题的50种问法 [04]椭圆中常 ...

在推荐系统中,用户行为序列化建模一直是个非常重要的话题,本文总结了近年来广告.推荐领域的十大序列化推荐算法,主要介绍每个算法的结构和其特点. 为什么进行序列化推荐? 传统的推荐系统,例如基于内容和协同 ...

一.基于知识图谱的智能推荐以知识图谱作为边信息生成推荐的价值在于:一方面可以提供更准确的推荐:另一方面可以对推荐结果进行解释. 知识图谱由实体和关系组成(以电影推荐为例):实体(用户.电影.演员.导 ...

对比学习的概念很早就有了,但真正成为热门方向是在2020年的2月份,Hinton组的Ting Chen提出了SimCLR,用该框架训练出的表示以7%的提升刷爆了之前的SOTA,甚至接近有监督模型的效果 ...

一文梳理冷启动推荐算法模型进展