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再多的数据也解决不了的那些问题
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资料 | 《 推荐系统实践 》
本书通过大量代码和图表全面系统地阐述了和推荐系统有关的理论基础,介绍了评价推荐系统优劣的各种标准(比如覆盖率、满意度)和方法(比如 AB 测试)
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12月26日 18:36
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IJCAI 2019 丨利用半参表示算法缓解推荐系统中的冷启动问题
3 个真实数据集、3类对比推荐算法、4 种评价指标上的对比实验,验证了该算法的可靠性和鲁棒性。
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08月31日 19:08
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Netflix推荐系统模型的快速线上评估方法——Interleaving
如果能够将模型评估和线上AB Test的效率提高,那一定是大大解放算法工程师效率的事情。
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06月20日 14:17
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职业推荐系统如何更「懂」求职者? IBM 将交互性对话引入了推荐系统
让用户自己引导推荐系统进行职业推荐~
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03月18日 22:14
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YouTube 深度学习推荐系统的十大工程问题
如果你仅读懂了 YouTube 的模型架构,至多获得了 30% 的价值,剩下 70% 的价值就在于文中的十大工程问题。
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12月26日 15:14
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重读 Youtube 深度学习推荐系统论文,字字珠玑,惊为神文
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12月24日 15:51
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AI营销的下一战场:利用时间序列和空间轨迹探索用户未知需求
下一个战场是要探求用户的未知需求,探求用户的隐藏模式和偏好。
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看阿里 AliOS 神灯团队在推荐系统上的独门秘籍
神灯项目团队主要负责 AliOS 端上智能与服务的算法研发,攻克方向是推荐领域。他们希望能像阿拉丁神灯一样,让用户通过其服务获得满足。
汪思颖
04月12日 09:51
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Facebook事件背后:AI 已经控制着我们,但它本应成为我们的助力
「有史以来最大规模的强化学习游戏」
杨晓凡
03月24日 12:20
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