原创 愛奇藝個性化推薦排序實踐

1.背景在當前這個移動互聯網時代,除了專業內容的豐富,UGC內容更是爆發式發展,每個用戶既是內容的消費者,也成爲了內容的創造者。這些海量的內容在滿足了我們需求的同時,也使我們尋找所需內容更加困難,在這種情況下個性化推薦應運而生。個性化推薦是

原创 人工智能領域的頂級學術會議大全(二)

不管是工業界還是學術界,瞭解一個學科或一個行業的前沿、熱點,勢必要不斷獲取最新最熱門的研究內容。看到好多同學詢問人工智能方面的期刊、頂會,看到這篇文章的你不用擔心啦! 中國計算機學會整理出了和計算機學科相關的頂會和期刊,還作了區分,先薦將其

原创 人工智能領域的頂級學術期刊大全(一)

不管是工業界還是學術界,瞭解一個學科或一個行業的前沿、熱點,勢必要不斷獲取最新最熱門的研究內容。看到好多同學詢問人工智能方面的期刊、頂會,看到這篇文章的你不用擔心啦! 中國計算機學會整理出了和計算機學科相關的頂會和期刊,還按照刊物級別作了區

原创 學習推薦系統必看的10篇RecSys論文,收藏!(官方推薦)

導讀:深入學習任何一門學科,都離不開對前沿知識的瞭解。對於推薦系統學習者來說,一年一度的RecSys大會就是了解學術界與工業界研究熱點的最佳平臺。鑑於此,在這篇文章中,我們把過往的RecSys論文整理成一個清單,列出了大家學習推薦系統必看的

原创 關於推薦系統,RecSys 2019大會都討論了什麼?(附論文下載)

關鍵詞:推薦系統、深度學習、以用戶爲中心、可再現性和多任務處理 2019年的推薦系統大會(Recsys) 於今年的9月份在丹麥哥本哈根舉行,來自世界各地的909位專家、學者參與了此次會議,迄今爲止規模最大的一次。大會涵蓋了與推薦系統相關的主

原创 機器學習就等同於算法嗎?

在當前的推薦系統中,很多使用了機器學習,有些已經用到了深度學習。那麼,機器學習就等同於一堆的算法嗎? 答案是:機器學習≠算法。 機器學習≠算法 當我們打開一本教科書,或者大學的教學大綱,通常看到的都是一堆的算法列表。 這也讓大家造成了這樣的

原创 大數據流式計算存在的挑戰

大數據流式計算系統存在諸多挑戰,如資源調度、系統容錯、動態時間窗口、高效索引策略等諸多方面。本文將從大數據流式計算系統架構的角度,針對當前大數據流式計算環境中存在的兩個方面的典型問題進行系統化的分析,即在線環境下的資源調度問題和節點依賴環境

原创 什麼是流式計算?

一、流式計算的背景 在日常生活中,我們通常會先把數據存儲在一張表中,然後再進行加工、分析,這裏就涉及到一個時效性的問題。如果我們處理以年、月爲單位的級別的數據,那麼多數據的實時性要求並不高;但如果我們處理的是以天、小時,甚至分鐘爲單位的數據

原创 流式計算的三種框架:Storm、Spark和Flink

我們知道,大數據的計算模式主要分爲批量計算(batch computing)、流式計算(stream computing)、交互計算(interactive computing)、圖計算(graph computing)等。其中,流式計算和

原创 案例|推薦系統的評估指標

推薦系統能夠爲用戶提供個性化體驗,現在基本上各大電商平臺、資訊平臺都會用推薦系統爲自家評價下的用戶提供千人千面的服務。平均精度均值(Mean Average Precision,MAP)便是評估推薦系統性能的度量標準之一。 但是,使用其他診

原创 用於推薦系統評估的概念與指標

在上一篇文章《用於推薦系統評估的概念與指標》中,我們介紹了用於推薦系統評估的概念:實用性。在接下來的文章中,我們會介紹新穎性與多樣性。 新穎性 新穎性通常指在推薦中出現新的物品,這在不同文獻中有不同的定義。在此,我們將新穎性的定義和指標分爲

原创 推薦系統如何處理數據?

據統計,全球數據總量預計2020年達到44ZB,中國數據量將達到8060EB,佔全球數據總量的18%。現階段我們所討論的人工智能,很大程度上都是在談“人工智能”這個大概念下機器學習領域中的深度學習技術。它的底層原理相對簡單,對數據有很大的依

原创 用於推薦系統評估的概念與指標(2)

在上一篇文章《用於推薦系統評估的概念與指標》中,我們介紹了用於推薦系統評估的概念:實用性。在接下來的文章中,我們會介紹新穎性與多樣性。新穎性新穎性通常指在推薦中出現新的物品,這在不同文獻中有不同的定義。在此,我們將新穎性的定義和指標分爲三個

原创 推薦系統:算法概述

如今,許多公司都會開發與自己業務息息相關的推薦系統。先薦作爲第四範式研發的一款智能推薦產品,已爲內容行業的衆多媒體客戶賦能,實現客戶的營收增長。在本文中,我們將會簡要介紹現有的主要推薦算法及其工作原理。協同過濾協同過濾(CF)是最常用的推薦

原创 推薦系統:基於內容的過濾及其利弊

在上一篇文章中,我們介紹了推薦系統的主要工作流程。在接下來的文章中,我們會詳細分析推薦系統中的過濾技術。推薦系統中不同的過濾技術推薦系統要想爲用戶提供切實有用的推薦服務,高效、準確的推薦技術至關重要,也就是說,理解不同推薦過濾技術的特徵和潛