Pairwise 算法沒有聚焦于精確的預(yù)測每個文檔之間的相關(guān)度赌渣，這種算法主要關(guān)心兩個文檔之間的順序抹竹，相比pointwise的算法更加接近于排序的概念。 在pairwise中盏档，...
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learning to rank 算法總結(jié)之pairwise -
我在美團的這兩年，想和你分享
2017.08.14燥爷，結(jié)束了兩周的等待蜈亩，如愿以償開始了自己的美團實習生活，本來抱著三五個月走人前翎，爭取下一份實習的心態(tài)稚配，沒想到一直到轉(zhuǎn)為暑期實習生、到通過留用面試港华、再到年后繼續(xù)...
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推薦系統(tǒng)遇上深度學習(一零三)-[京東&百度]用于電商推薦系統(tǒng)多目標排序的DMT模型今天繼續(xù)來介紹CIKM20上有關(guān)推薦系統(tǒng)的論文道川。本文介紹的是京東和百度的研究人員發(fā)表的有關(guān)在大規(guī)模電商推薦系統(tǒng)的多目標排序上的工作。論文將興趣建模立宜、多任務(wù)學習冒萄、偏置學習等幾部...
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推薦系統(tǒng)理論(五) -- 利用上下文信息進行推薦本篇的思維導讀如下所示： 1、什么是上下文 本章之前提到的推薦系統(tǒng)算法主要集中研究了如何聯(lián)系用戶興趣和物品赘理，將最符合用戶興趣的物品推薦給用戶宦言，但這些算法都忽略了一點，就是用戶...
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推薦系統(tǒng)遇上深度學習(一零四)-[阿里]CTR預(yù)估中細粒度特征學習的多交互注意力網(wǎng)絡(luò)今天給大家介紹的是阿里在WSDM21上發(fā)表的一篇文章商模，題目為《Multi-Interactive A ention Network for Fine-grained Feat...
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推薦系統(tǒng)理論(四) -- 利用標簽數(shù)據(jù)進行推薦本篇的思維導圖如下： 1奠旺、UGC標簽簡介 標簽應(yīng)用一般分為兩種:一種是讓作者或者專家給物品打標簽;另一種是讓普通用戶給物品打標簽蜘澜，也就是UGC(User Generated ...
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推薦系統(tǒng)遇上深度學習(一零五)-[騰訊]提升推薦多樣性的推薦框架FAT作為2021年的第一篇原創(chuàng)，首先祝大家在新的一年里身體健康响疚，萬事順意鄙信。今天給大家介紹的是騰訊發(fā)表的一篇論文《Future-Aware Diverse Trends Frame...
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推薦系統(tǒng)理論(二) -- 利用用戶行為數(shù)據(jù)進行推薦(協(xié)同過濾)本篇的思維導圖如下： 1、用戶行為數(shù)據(jù) 用戶行為數(shù)據(jù)在網(wǎng)站上最簡單的存在形式就是日志忿晕，比如用戶在電子商務(wù)網(wǎng)站中的網(wǎng)頁瀏覽装诡、購買、點擊践盼、評分和評論等活動鸦采。用戶行為在個性化推薦系...
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推薦系統(tǒng)遇上深度學習(一零八)-[阿里]基于強化學習的搜索廣告排序策略優(yōu)化本文介紹的是阿里18年的一篇論文，本文關(guān)注的不是CTR／CVR預(yù)估咕幻，而是對于排序公式參數(shù)的優(yōu)化渔伯，分為離線尋優(yōu)和線上探索兩部分，一起來學習下肄程。 1锣吼、背景 搜索廣告展示通常按照以...
