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...
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传统的推荐系统算法主要就是这几个,具体使用的时候还需要结合数据,场景,召回,规则引擎,算力,时效性等因素综合考虑。0 0 发表评论 发表 作者最近动态 康熙熙攘攘 2025-01-27 区县级市场监管数据壁垒解决方案 1、数据...全文 康熙熙攘攘 2025-01-27 职场黑话大揭秘:你“对齐颗粒度”了吗? ...全文 康熙熙攘...
②找到这个集合中用户喜欢的,且目标用户没有听说过的物品推荐个目标用户。 UserCF算法改进 用户产生交集的物品较少怎么办? 答:时间复杂度: ItemCF算法 对每个用户建立一个包含他喜欢的物品的列表。将他物品列表中的物品两两在共现矩阵C中加1。 UserCF算法和ItemCF算法的主要区别? 经典模型讲解 基于兴趣分类的方法...
具体来说，首先介绍了利用大模型（作为特征编码器）来学习用户和物品表示的代表性的方法，主要分为了ID表示和文本增强的表示方法。然后，从预训练、微调和提示三个范式来回顾大语言模型在增强推荐系统方面的最新技术。预训练范式：两种主流的语言模型预训练方法：Masked Language Model和Next TokenPrediction 大模型增强的...
总结: 这类工作从训练数据着手,弥补原有的训练模式对于缺少负样本优化的不足。个人角度认为这类工作提升可能更为显著。 三、训练目标改进 训练目标上的改进比较灵活,有多种不同的改进方式,首先介绍利用交互模型改进双塔模型的工作。 相对于双塔模型,交互模型的表现更好,但复杂度更高,因此很多工作的idea是通过...
AutoInt 模型 随着Transformer 模型在自然语言处理任务上的成功应用,学者们也逐渐探索Transformer 的结构如何应用在学习特征交互上。 Weiping Song 等人将Transformer 中的核心模块Multi-head Self-Attention(MSA)——作用在推荐任务的特征嵌入表示层,用来自动学习高阶的特征交互。
ItemCF是基于物品的协同过滤,计算当前feed与用户发生过行为的feed的相似性,并将相似性的均值、中位数、最大值和最小值作为特征,该特征也是推荐算法中常用的特征。ItemCF相似性的计算公式如下: Wi,j=N(i)⋂N(j)|N(i)||N(j)| 其中, N(i) 为视频 i 发生某种行为的次数, N(j) 为视频 j 发生某种...
总结 第一篇:训练样本 / 特征工程 / 模型 / 评价指标 第二篇:线上serving / 优化 「推荐算法面试总结(2)」 1. 模型的样本数据源? 在C端互联网电商场景中,样本数据可以是前端埋点日志表,或者是服务端落库的请求日志表。 在传统行业的场景中,样本数据可以是一个季度的销量信息等等。 2. 正负样本的选取?
矩阵因子分解(NMF)推荐算法: 非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization, NMF)是一种常用的矩阵分解方式,常用于矩阵分解、降维、主题模型、推荐系统等应用场景。NMF虽然和SVD一样都是矩阵分解,但是NMF不同的是:它的目标希望是将矩阵分解成为两个子矩阵, 并且这两个子矩阵中的元素都是非负数。