博客计划【推荐系统】

简介:
  1. 协同过滤推荐
  2. 基于知识推荐
  3. 基于内容推荐
  4. 推荐系统评估
  5. 在线消费决策
目录
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1月前
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存储 XML 自然语言处理
信息检索和信息提取的区别 原文出自[易百教程] 转载请保留原文链接: https://www.yiibai.com/geek/331046
提取的意思是 “取出”,检索的意思是 “取回”。信息检索是返回与用户特定查询或兴趣领域相关的信息。而信息提取则更多地是从一组文档或信息中提取一般知识(或关系)。信息提取是获取数据并从中提取结构化信息的标准过程,以便将其用于各种目的,其中一个目的可能是搜索引擎。
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推荐系统入门
前言我最近正在入门推荐系统,发现这是一个非常有意思的领域。推荐系统无处不在,现在几乎所有的网站和应用里最显眼的位置和重要的位置中都是推荐系统。电商类的软件,例如Amazon、京东、淘宝、拼多多;首页和商品页面附近都是推荐你购买新的商品;视频类软件,例如Youtube、Bilibili、爱奇艺,它们的首页和搜索页中也都在推荐你可能会喜欢的影片;游戏类软件,例如原神、王者荣耀,无时无刻都在推荐你它们的
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【王喆-推荐系统】开篇词
在所有业界巨头的推荐引擎都由深度学习驱动的今天,作为一名推荐系统从业者,我们不应该止步于: (1)不能满足于继续使用协同过滤、矩阵分解这类传统方法,而应该加深对深度学习模型的理解;加强对大数据平台的熟悉程度,培养结合业务和模型的技术直觉,提高我们整体的技术格局。
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【Recsys2021】推荐系统论文整理和导读
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