登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
在之前的测试中，通过直接输入图像标记，在简单的问答任务中取得了良好的性能。另一方面，DeepSeek-VL2和DeepSeek-Janus-Pro-7b在多个指标上与GPT-4o相比表现出优越的性能，展示了它们即使在给定简单提示的情况下也能捕捉图像的整体背景并提供详细的外科描述的能力。数据集，系统地评估了 GPT-4o 与开源模型 DeepSeek-Janus-Pro-7b、 DeepSeek-V
对话推荐系统（CRS）旨在通过交互式对话向用户推荐高质量的项目。为了开发有效的CRS，高质量数据集的支持是必不可少的。现有的CRS数据集主要关注用户的即时请求，而缺乏对推荐场景的主动引导。在本文中，我们贡献了一个新的CRS数据集，名为TG-ReDial（通过主题引导的对话进行推荐）。我们的数据集具有两个主要特点。首先，它结合了主题线索，以确保向推荐场景的自然语义转换。其次，它是以半自动方式创建的，
论文笔记-Harnessing Multimodal Large Language Models for Multimodal Sequential Recommendation-AAAI'2025
工作场所存在不平等与偏见，内隐联想测试可识别。GloVe等算法存在内隐性别和种族歧视，需消除算法偏见。神经网络在语言和游戏中取得进展，但仍有限制。强人工智能目标为自学，AlphaGoZero等展现自学潜力。
处理连续数据，以加速决策树的训练。这种方法避免了对所有特征值进行遍历，大幅提升计算效率，同时对模型精度影响很小。，避免传统 GBDT 在遍历所有样本时的高昂计算开销。见【搜广推校招面经九、十】LightGBM 使用。这种方式的核心目标是。
程序上交给用户进行使用时，需要提供程序的操作流程图，这样便于用户容易理解程序的具体工作步骤，现如今程序的操作流程都有一个大致的标准，即先通过登录页面提交登录数据，通过程序验证正确之后，用户才能在程序功能操作区页面操作对应的功能。程序操作流程图首先前端通过Vue和axios发送HTTP请求到后端的登录接口。在后端接收登录请求的Controller会使用`@RequestParam Map para
解决办法是在数据规模较大时，根据数据特点和应用场景，优先考虑高效的排序算法，如快速排序平均性能优异，归并排序稳定性好且适用于分布式计算。解决办法是使用加密安全伪随机数生成器（CSPRNG），如Python的secrets模块，它基于复杂的密码学原理，生成的随机数更难预测，分布更均匀。简单的随机交换打散算法，若交换次数过少，数据打散不充分，仍存在原有顺序的痕迹；遇到问题时，从算法原理出发分析，结合具
如何从海量用户行为数据中挖掘价值、精准洞察玩家需求，并通过个性化推荐提升用户体验与付费转化率，成为游戏企业优化运营策略的核心挑战。
DIN（Deep Interest Network）模型是阿里妈妈盖坤团队发表在KDD'18上的文章，因为有阿里的光环，因此，这个模型在业界还是比较有名气的，至于最终在其他公司场景下有没有效果，取决于对比的baseline，如果你的baseline足够弱，理论上会有一定效果的提升，当然，如果你的baseline够强，可能一点效果都没有。之前博客介绍的模型都在解决如何有效的学到高阶交叉特征，而DIN
计算机毕业设计Python小说推荐系统 K-means聚类推荐算法 深度学习 Kears 小说数据分析 可视化 Scrapy爬虫 协同过滤
计算机毕业设计hadoop+spark+hive民宿推荐系统 酒店推荐系统 民宿价格预测 酒店价预测 机器学习 深度学习 Python爬虫 HDFS集群(源码+文档+PPT+讲解)
计算机毕业设计Python商品推荐系统 商品比价系统 电商比价系统 商品可视化(代码+LW文档+PPT+讲解视频)
特性PostLNPreLNLN 位置子层输出后子层输入前训练稳定性较差，需要 warm-up较好，无需 warm-up深层模型表现较差较好实现复杂度简单简单推荐使用：在深层 Transformer 模型中，PreLN 通常是更好的选择。见【搜广推校招面经二十八】、【搜广推校招面经十二】SIM（Search-based Interest Model）是由阿里妈妈提出的一种基于搜索的用户兴趣建模方法，
用户塔、物品塔各输出一个向量。两个向量的余弦相似度作为兴趣的预估值。三种训练方式：Pointwise：每次用一个用户、一个物品（可正可负Pairwise：每次用一个用户、一个正样本、一个负样本。Listwise：每次用一个用户、一个正样本、多个负样本。
NAR4Rec通过非自回归生成、匹配模型和非似然训练，有效解决了传统方法的效率与效果问题，并在快手APP中成功落地，服务3亿日活用户。
随着移动互联网的发展，我们进入了信息爆炸的时代，对用户来说面对海量的信息使得他们的选择变得困难，他们的需求也变得不明确。如何在用户需求不明确的情况下，从海量的用户历史数据寻找用户感兴趣的信息，成为了推荐系统需要解决的主要问题。推荐系统的本质是在用户需求不明确的情况下，通过机器学习、深度学习技术结合用户历史数据构建兴趣模型，为用户提供精准的个性化推荐帮助用户减少用户...
本文是对原文的翻译，弄懂原文每一句话的意思。声明：鉴于本人英文一般，有翻译不对的地方望指正，谢谢！题目使用点击数据为网页搜索学习深度结构的语义模型摘要隐含语义模型，比如LSA，目的是将一个query在语义级别和它相关的文本进行映射，这是基于关键字的匹配做不到的。在本文的研究中，我们利用深度学架构搭建了一系列新的隐含语义模型，将queries和documents映射到一个公共的低维空间。被给的que
1 原文点击【原文】即可进行下载2 NFM模型在当今互联网工业界中，有许多预测任务需要用到大量的类别特征。要想将这些类别特征送入到模型中，就必须得将其onehot。但这样一来，就会产生大量的稀疏特征，要想从这些稀疏特征中充分学习到有用的信息，必须要考虑特征之间的相互作用。FM算法是一种常用的解决方案，因为它充分考虑了二阶特征之间的相互作用。然而FM有一个缺点，就是它仅仅以线性的方式组合了特...
当优化一个任务时，另一个任务的性能下降。任务之间的损失函数相互竞争，导致模型难以同时优化所有任务。
你好，我是大师兄。上一课时，我们介绍了深度推荐算法的一些演化规律，这一讲我们仍然以 MLP 基础组件为例。如下所示，我将按照以下七步及其深度学习模型，介绍深度推荐算法的演化规律。通用范式框架：Embedding + MLP仅对 Embedding 部分改造：FNN 模型借用 ResNet：Deep Crossing 模型结合注意力机制：注意力因子分解机（AFM）模型使用注意力机制：深度兴趣网络（D
声明：本论文阅读笔记主要是对论文摘要的概括，评论仅代表个人的阅读观点，欢迎大家在评论区讨论！1. A Peep into the Future: Adversarial Future Encoding in Recommendation公司/学校：微信摘要：提出要让推荐模型可以利用future feature。文章设计了一个对抗学习网络，判别器输入common feature和future fea
协同过滤仅仅使用有限的用户行为信息，逻辑回归算法模型大多引入用户行为、用户特征、物品特征和上下文特征等，从CF逐步过渡到综合不同特征的机器学习模型。（1）逻辑回归模型将用户特征（年龄、性别等）、用户行为（收藏、浏览等）、物品特征（属性、描述等）和上下文特征（当前时间、地点等）转化成数值型特征向量；以点击率为优化目标；利用已有数据进行训练学习模型参数；利用学习完成的模型进行推理预测用户点击率。（2）
计算机毕业设计PySpark+Hadoop+Hive+LSTM模型美团大众点评分析+评分预测 美食推荐系统(源码+论文+PPT+讲解视频)
参考DSSM 和 YouTubeDNN 都是比较经典的 U2I 模型。
作者提出的iTransformer，考虑多维时间序列的数据特性，未修改任何Transformer模块，而是打破常规模型结构，在复杂时序预测任务中取得了全面领先，试图解决Transformer建模时序数据的痛点。
推荐系统模型基于内容的推荐基于协同过滤的推荐算法基于用户的协同过滤算法基于物品的协同过滤算法基于隐语义模型算法基于关联规则的推荐Apriori算法FP-增长算法[基于物品的协通过滤算法举的例子参考自这位博主，图也取自于他。该算法参考这位博主的文章]推荐系统首先通过分析用户行为数据，建立用户偏好模型。然后使用用户兴趣匹配物品的特征信息，再经过推荐算法进行筛选过滤，找到用户可能感兴趣的推荐对象，...
LightGBM的核心是一个梯度提升框架，它通过迭代地构建决策树来最小化损失函数。，从而逐步提高模型的整体性能。
SENet这篇文章是CNN based，目前在推荐领域应用也很广泛，正好前几天看了MaskNet的论文，回头看这篇论文时候，发现SE block的作用和Mask block作用相似，顺便记录一下～SENet论文中给出的结构如下，由于论文是在CNN模型中提出的SE block基本的流程如下：zc=Fsq(uc)=1H×W∑i=1H∑j=1Wuc(i,j)z_c=F_{sq}(u_c)=\frac{1
推荐系统发展历程提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录推荐系统发展历程前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很
信息论角度：交叉熵是衡量两个概率分布之间的差异，描述了真实分布和预测分布之间的信息量差异。最大似然估计角度：交叉熵可以视为负对数似然损失，是通过最大化样本标签的预测概率来训练模型的损失函数。这两种角度是交叉熵的推导方法，其中最大似然估计角度更直接与模型训练过程相关，而信息论角度则提供了更深入的理论背景。
ShowMeAI资讯日报 08-13 期，HAWP 基于ONNX的线条检测模型、Tiny.Sim 2D/3D图形和2D物理模拟库、Tactile-Gym 多触觉传感器、wfrest C++异步Web框架、前端工程师算法学习问题大全、深入浅出区块链教程、2022年人工智能专家成长路线图、推荐算法实现库、前沿论文…点击获取全部资讯...
目录0. 相关文章链接1. 协同过滤的算法思想1.1. 基于内容的推荐中不足之处1.2. 协同过滤算法思想推导1.3. 使用协同过滤算法的步骤1.4. 使用协同过滤算法中需要注意的点2. 协同过滤的推荐方法3.基于近邻的协同过滤3.1. 什么是基于近邻的协同过滤3.2. 基于用户的CF3.3. 基于物品的CF3.4. UserCF和ItemCF的对比4.基于模型的协同过滤4.1. 什么是基于模型的
esmm模型是阿里妈妈基础算法团队发表在SIGIR 18上的一篇论文，用来做转化率预估。 整篇论文非常简单，创新点也很通俗易懂，转化率预估目前主要存在两个难点：1、sample selection bias,conversion CVR model are trained on dataset composed of clicked impressions, while are util...
推荐算法
——推荐算法
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
DeepSeek技术社区
2048 AI社区
中德AI开发者社区
MCP技术社区
