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2.推荐系统算法实战:从协同过滤到深度学习的架构演进推荐系统是一种信息过滤系统,它可以帮助用户发现和推荐他们可能感兴趣的内容,如商品、音乐、视频等。推荐系统可以分为多个类型,其中基于内容的推荐和协同过滤是比较常见的方法。 协同过滤推荐算法 协同过滤是一种常用的推荐系统算法,它基于用户对项目的评价来发现用户之间的相似性,并利用这种相似性来推荐项目。协同过滤又https://www.jianshu.com/p/8d3164c44113

3.一文入门个性化联邦推荐系统腾讯云开发者社区论文试图解决的问题是设计一个新的联邦学习框架来解决社交推荐任务中的挑战。具体而言,论文关注的问题包括异构性、个性化和隐私保护。异构性指的是联邦推荐系统需要同时存储并融合用户-用户和用户-物品之间的交互关系。个性化指的是每个客户端具有特定的物品兴趣和社交连接,导致本地数据的非独立同分布分布,模型需要能够对https://cloud.tencent.com/developer/article/2477846

4.常用的几种推荐算法介绍本文详细介绍了个性化推荐系统中的各种推荐算法,包括基于内容、协同过滤、关联规则、效用推荐、知识推荐、上下文推荐和深度学习等,并对比了UserCF和ItemCF的优缺点,适用于电商、资讯、音乐、短视频等领域。 摘要由CSDN通过智能技术生成 个性化推荐(推荐系统)经历了多年的发展,已经成为互联网产品的标配,也是 AI 成功落地的https://blog.csdn.net/leyang0910/article/details/135395507

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11.美团推荐算法工程师面试题8道4) 在训练神经网络时,通常都会选择小批量梯度下降算法。 SGD方法中的高方差振荡使得网络很难稳定收敛,所以有研究者提出了一种称为动量(Momentum)的技术,通过优化相关方向的训练和弱化无关方向的振荡,来加速SGD训练。 Nesterov梯度加速法,通过使网络更新与误差函数的斜率相适应,并依次加速SGD,也可根据每个参数的重要性https://ask.julyedu.com/detail?id=99017

12.funrec/readme.mdatmaster·SYIX/funFunRec-在线阅读 本教程主要是针对具有机器学习基础并想找推荐算法岗位的同学。教程内容由推荐系统概述、推荐算法基础、推荐系统实战和推荐系统面经四个部分组成。本教程对于入门推荐算法的同学来说,可以从推荐算法的基础到实战再到面试,形成一个闭环。每个部分的详细内容如下: 推荐系统概述。 这部分内容会从推荐系统的https://github.com/SYIX/fun-rec/blob/master/readme.md

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16.MCA2024升级内容马士兵教育官网本项目基于 Lambda架构的离线与实时计算框架对用户行为数据、业务数据进行采集构建用户画像与商品画像,使用相关推荐算法预测用于与商品之间的关系,为用户进行更加智能的商品推荐。项目中涉及全量、增量业务数据同步、离线用户与商品画像、在线实时召回及热门召回计算,通过Dubbo对外提供推荐服务。整个推荐服务涉及业务库、日志系统https://www.mashibing.com/white_paper/mca

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