推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践 https://www.jianshu.com/p/152ae633fb00 1、FM背景 在计算广告和推荐系统中，CTR预估(click-through rate)是非常重要的一个环节，判断一个商品的是否进行推荐需要根据CTR预估的点击率来进行。在 ...
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2019-04-22 12:39:04
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一. 什么是ctr？ ctr即点击率，在推荐系统中，通常是按照ctr来对召回的内容子集进行排序，然后再结合策略进行内容的分发。 二. ctr预估模型的发展。 ctr预估模型的公式：y = f(x)， y的范围为[0,1]，表示广告被点击的概率。 1. LR 海量高纬离散特征 LR（logistics ...
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2019-04-15 16:42:31
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Recommender Systems（推荐系统） Problem formulation（问题描述） nu：用户数量 nm：电影数量 r(i, j)：用户j给电影评分时为1 y(i, j)：用户j给电影i评的分数 Content-‐based recommendations（基于内容的推荐系统） ...
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2019-04-13 10:39:26
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亲爱的 Prof.Choi： 我的研究兴趣主要是大数据和人工智能技术在推荐系统的应用与优化。推荐系统是信息过滤系统的一个子类，它根据用户的偏好和行为，来呈现出用户可能感兴趣的物品。推荐系统会尝试去预测你对一个物品的喜好，以此向你推荐一个你很有可能会喜欢的物品。 推荐系统是1995年3月，卡耐基.梅隆 ...
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2019-04-11 16:20:07
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摘自推荐系统 一、SVD奇异值分解 参考 https://www.cnblogs.com/lzllovesyl/p/5243370.html 1、SVD简介 SVD（singular value decomposition）。其作用就是将一个复杂的矩阵分解成3个小的矩阵。 ...
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2019-04-10 22:03:28
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本项目使用文本卷积神经网络，并使用 " " 数据集完成电影推荐的任务。 推荐系统在日常的网络应用中无处不在，比如网上购物、网上买书、新闻app、社交网络、音乐网站、电影网站等等等等，有人的地方就有推荐。根据个人的喜好，相同喜好人群的习惯等信息进行个性化的内容推荐。比如打开新闻类的app，因为有了个性 ...
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2019-04-09 14:03:02
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摘自推荐系统 一、描述 有一些指标是可以通过近邻算法给出的 二、指标 1、预测用户u对新物品i的评分rw。 跟用户u相似的用户称为近邻，挑选出足够多的对物品i都评分的近邻用户，然后对新物品进行评分。公式： w代表其它用户和u的相似度，r代表用户v对商品i的评分。用|w|对公式进行标准化，防止负的评分 ...
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2019-04-08 13:14:32
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总结：介绍算法模型一般从模型要解决的问题场景入手。然后介绍模型建模的思路，使用的损失函数，对损失函数的优化如何求解这几块。最后介绍下算法模型的优点和缺点。 一、小米面试（凉凉）——一面1小时，二面40分钟 1、 数据结构很重要（重要指数10颗星） 2、 编程题： （1）a = [1, 2, 3] b ...
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2019-04-05 12:12:15
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Network Embedding 3 一个多任务学习方法 这部分，我们详细展示推荐系统的细节，这个推荐系统集合了学习预测某个用户对于一个物品的排名，以及生成一条评论（？）作为用户物品以及用户物品对的解释。 首先，我们描述了一个序列到序列的对抗学习模型，（be capable of）它能够生成每个用 ...
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2019-04-04 20:28:01
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2019年4月1日21:32:02 今天阅读了Charu C . Aggarwal 著作《推荐系统-原理与实践》，主要内容包括 矩阵分解 1、无约束矩阵分解 a) ,满足U和V上无约束 b) 预测矩阵R的（i，j）位置的值 c) d) 梯度求导需要对同时求导 2、随机梯度下降 a) 对矩阵中是数据进 ...
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2019-04-02 10:30:29
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