《精通推荐算法:核心模块+经典模型+代码详解》系统介绍了推荐算法的知识框架和技术细节,包括召回、粗排、精排和重排等模块。第1章从用户体验、内容生产和平台发展角度介绍为什么需要推荐系统,并阐述推荐系统的分类及整体技术架构。第2章介绍推荐算法模型的基础——数据样本和特征工程。第3章介绍传统推荐算法。第4~7章介...
同时,搜索、推荐和广告三大方向一脉相承,其复用性很高,基本掌握一个方向,其他另外两个方向也能得心应手。本文是《精通推荐算法》系列文章的第一篇,后续会连载更多内容。包括召回、粗排、精排和重排的知识体系、当前重难点、如何优化,以及业界的经典模型等。干货多多,强烈建议关注和收藏。 6 作者新书推荐 历经两年多...
1 引言 Deep Crossing通过“Embedding + MLP”的范式,奠定了深度学习在推荐算法中的重要地位,引领了一股学术界和工业界不断应用和优化深度学习推荐算法的风潮。上海交通大学提出了P… 阅读全文 精通推荐算法7:FM与特征交叉相结合 -- FNN 1 引言 FNN(Factorisation-machine supportedNeuralNetworks)模型,由伦敦大学...
1、专注于推荐算法,能够讲的很深很透彻。有些书产品、工程和算法都讲,但都是浅尝辄止。 2、模型经典,内容新颖,都是深度学习时代的模型。有些书还停留在线性模型时代,大量机器学习的公式堆积,其实对工作和面试都没什么帮助。 3、非常体系化,内容脉络清晰。这是我觉得作者最出彩的地方。他把召回、粗排、精排和重...
第3章介绍传统推荐算法。第4~7章介绍推荐系统中最复杂的部分——精排模块,包括特征交叉、用户行为序列建模、Embedding表征学习和多任务学习。第8章介绍召回模块,并详细讲解非个性化召回和个性化召回算法。第9章介绍粗排模块,重点讲解特征蒸馏和轻量级特征交叉等方法。第10章介绍重排模块,包括打散和多样性、上下文感知和...
🎯 推荐算法学习:从入门到精通! 📚 第一天:环境配置大作战 花费近4小时,终于搞定了项目的环境配置。TensorFlow真的是个坑,建议使用conda虚拟环境。安装了cudatoolkit==10.1.243和cudnn==7.6.5,然后通过pip安装了tensorflow==2.3.0。注意哦,deepctr库不支持2.x以上的版本! 📚 第二天:特征工程深入解析 看完...
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然后再得到最终的推荐结果。 在协同过滤算法中,重点是计算的关系依据---用户或者产品,会得到不同的结果;另一方面是相似度的计算方法。相似度的计算方法主要有以下几种:Consine相似度、皮尔逊相关系数、Jaccard相似度。 Cosine相似度:设商品A表示为向量A,商品B表示为向量B,用向量A和B的内积除以A的模和B的模的成绩...
1 精通推荐算法:核心模块+经典模型+代码详解 2 大模型推荐系统:算法原理、代码实战与案例分析 3 股票多因子模型实战:Python核心代码解析 4 区块链核心算法解析 5 现代推荐算法 6 深度学习之模型设计:核心算法与案例实践 7 大话机器学习——原理|算法|建模|代码30讲 8 典型密码算法FPGA实现 9 破解深度...