如何学习推荐系统？ - 知乎
知乎用户. 我最近在抽空录一些推荐系统的课程。. 以我们小红书的场景为例，讲工业界的推荐系统。. 我只讲工业界实际有用的技术。. 说实话，工业界的技术远远领先学术界，在公开渠道看到的书、论文跟工业界的实践有很大的gap，看书学不到推荐系统的关键 ...
什么是「推荐系统」，有哪些主要的推荐方法？ - 知乎
根据推荐场景的不同、推荐物品的种类以及系统规模的大小，候选集的数量会有一定变化，从数十到数千都较为常见。. 大部分召回策略都基于内容过滤（Content Filtering）、协同过滤（Collaborative Filtering）或者它们的混合方法而设计。. 协同过滤 是非常典型的召回 ...
深度强化学习如何和推荐系统结合起来？ - 知乎
推荐系统 (Recommendation System) 是通过分析用户的个人特征 (性别，年龄，职业，住址，宗教) 和用户与网站 (淘宝，京东) 的历史交互行为挖掘用户的兴趣和喜好。. 传统的推荐系统算法有如下：. 基于内容 的推荐 (Content-based Recommendation): 通过提取商品的特征，比如 ...
如何基于LLM做推荐系统？ - 知乎
LLM in Rec. 从应用视角出发，将LLM应用拆解到传统推荐系统的各个模块。. 参考自上交和华为合作的工作： How Can Recommender Systems Benefit from Large Language Models: A Survey。. 一般推荐系统都包括以下几个关键流程：. 数据采集 ：推荐系统展示结果给用户后，通过在线系统 ...
推荐系统将来比较有前景的研究方向有哪些？ - 知乎
2021年3月31日 · 推荐系统的问题可以定义为一个矩阵补全的问题：给定 R 中的部分观测值，预测其他未被观测的值，即用户未来对物品的评分或是否点击某个商品。. 解决上述问题最广泛使用的方法就是协同过滤 (model-based collaborative filtering)或矩阵分解 (matrix factorization)，这二者 ...
知识图谱+推荐系统的出路？ - 知乎
在推荐系统中引入知识图谱被验证会给user-item的预测效果带来比较明显的提升，一个主要原因在于通过知识图谱，可以挖掘到很多user-item历史交互行为中看不到的信息。. 知识图谱如何应用到推荐系统中呢？. 今天就给大家带来4篇顶会中典型的知识图谱应用到 ...
学习推荐系统有哪些入门书籍？ - 知乎
该书的作者非常直观地展示了人工智能和机器学习中的大量经典的算法，更重要的是，作者在展示算法时使用的例子都是互联网中非常有代表性的场景，很多情况下还会结合一些实际运营的Web站点的数据作进一步阐释，深入浅出。. 与机器学习相关课程结合学习 ...
打算毕业后选择当推荐算法工程师，各位大佬对推荐算法的前景怎 …
下面我们分别说说这四类算法工程师的职业成长之路。. (1) 偏工程实现类. 偏工程实现类的推荐算法工程师，需要有较好的编程能力，热爱编程。一般的工作是实现各类推荐算法框架，开发推荐周边模块(如AB测试等)，构建好用的推荐平台，让推荐算法可以更快更 ...
推荐系统传统召回是怎么实现热门item的打压? - 知乎
一种是统计类的，比如ItemCF, UserCF，都是基于对历史大数据的统计，找到相似user或item，不涉及模型训练。. 另一种是模型类的，比如FM、YoutubeNet、DSSM之类的。. 和排序一样，你需要建立一个模型，设定一个损失函数，并优化之。. 本篇回答聚焦于在“模型召回 ...
如何系统性的学习推荐系统？ - 知乎
专注于机器学习、数据挖掘、推荐系统方面的小白一枚. 关注. 本文整理了推荐系统相关的经典书籍、相关会议、Github仓库、顶会教程、综述论文、视频介绍以及论文笔记等内容。. 大家如果有觉得不错的资源也可以一起来完善他们~. 推荐算法思维导图[2] 书籍 ...