"""利用sentence_transformers框架来实现一个最简单的个性化推荐:1. 用户嵌入:用户浏览过的新闻的嵌入的平均值2. 预测:利用用户嵌入与新闻嵌入的cosine余弦"""fromsentence_transformersimportSentenceTransformer,utilimportpandasaspdimportnumpyasnpcol_spliter="\t"DIMS=384# all-MiniLM-L6-v2 模型的维数TOP_N=10# ...
清华大学社科学院发布的《破茧还是筑茧?用户使用、算法推荐与信息茧房研究报告》发现,从中长期看,个性化推荐算法不一定是导致“信息茧房”的决定性因素,反而可能为个体提供了更多元和理性的信息世界。 因为算法在满足用户个性化需求的同时,还会通过多样性打散、基于算法的兴趣推荐,以及引入随机因素这三种方法为用户推荐丰...
其实比推荐算法要多的。另外一个比较火热的方向，RAG 技术也是会和大模型进行交互，多学习和了解一些大...
为了引入更有效的特征交互,Yanru Qu 等人提出PNN(Product-based Neural Networks)模型,创新性地引入了一个特征域之间的显式二阶交互层,作用在特征嵌入层和MLP 层之间,具体模型框架如下图所示。 PNN 模型结构图 03 Wide & Deep 模型 Wide & Deep 模型是谷歌公司于2016 年推出的结合深度学习的推荐模型,一经问世便...
两种主流的语言模型微调方法：全量模型微调和参数高效的微调方法 大模型增强的推荐系统中的微调方法 提示范式：三种主流的语言模型提示方法：In-context learning、Prompt tuning和Instructiontuning 最后，综述讨论了这个新兴领域的未来发展方向，比如大模型中的幻觉缓解技术、可信大模型推荐系统、特定垂直领域的大模型应用于...
6.1 大模型生成嵌入特征嵌入是近年来的重要算法，被广泛应用于搜索、广告等场景。大模型如PLM和LLM可用于生成嵌入，其价值在于将文本信息转化为向量表示。例如，通过用户和新闻的文本信息，生成用户和新闻的向量表示，用于计算相似性或预测点击率（如图1所示）。6.1.1 嵌入的实现 新闻嵌入可基于标题、...
目前,字节跳动在大模型与推荐算法结合的尝试主要集中在利用大模型改进底层特征表示,而不是完全改变现有的推荐算法框架。字节跳动发现,尽管利用大模型可以带来一些正向收益,如提高用户停留时长或点击率,以及广告收入和转化率,但总体收益增量不到1%,且显著性测试结果常常处于临界状态。因此,字节跳动认为大模型目前的能力还不...
TensorFlow/PyTorch 自然语言处理 Hadoop/Hive/Spark 推荐算法 北京&上海都可base职位亮点1、和大模型结合,做第一批大模型+搜广推的算法工程师。2、做最早期的员工,比大厂更大的scope,做更全链路的工作,从0到1搭建搜广推系统。职位描述1、 负责 AI Native应用推荐算法研发工作、持续推进效果优化,在各个场景下持续推...
大模型的推荐系统算法优化前景和挑战 01 推荐系统概述 推荐系统的定义和作用 定义：推荐系统是一种基于用户行为和兴趣的个性化推荐技术 作用：为用户提供更加精准、个性化的服务，提高用户满意度和忠诚度 推荐系统的分类 协同过滤推荐 内容推荐 混合推荐 基于深度学习的推荐 推荐系统的应用场景 电商推荐：根据用户的浏览...