概述及標(biāo)簽體系搭建 1 概述 隨著信息技術(shù)的迅速發(fā)展和信息內(nèi)容的日益增長(zhǎng)，“信息過(guò)載”問(wèn)題愈來(lái)愈嚴(yán)重，愈發(fā)帶來(lái)很大的信息負(fù)擔(dān)。推薦系統(tǒng)可以有效緩解此難題，從而得到推崇并加以廣...
發(fā)簡(jiǎn)信
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深度丨從零搭建推薦體系 -
文章推薦系統(tǒng) | 十四、推薦中心推薦閱讀：文章推薦系統(tǒng) | 一、推薦流程設(shè)計(jì)文章推薦系統(tǒng) | 二、同步業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)文章推薦系統(tǒng) | 三、收集用戶行為數(shù)據(jù)文章推薦系統(tǒng) | 四、構(gòu)建離線文章畫像文章推薦系統(tǒng) | 五...
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深度推薦模型之DIN學(xué)習(xí)??DIN，Deep Interest Network，深度興趣網(wǎng)絡(luò)。論文的關(guān)鍵在于對(duì)用戶歷史行為的embedding向量的改進(jìn)。模型結(jié)構(gòu)如下： 對(duì)正則化進(jìn)行改進(jìn)。由于商品i...
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LSTM預(yù)測(cè)股票漲跌--結(jié)合技術(shù)分析視角（一）一. 近期，網(wǎng)上看到些用LSTM通過(guò)價(jià)量數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)股票未來(lái)收益的文章，通過(guò)歷史價(jià)量對(duì)未來(lái)走勢(shì)進(jìn)行分類和預(yù)測(cè)，這是技術(shù)分析師過(guò)去100年都在干的事兒，用什么樣的分析周期，將價(jià)量數(shù)...
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推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí)(三十二)--《推薦系統(tǒng)實(shí)踐》思維導(dǎo)圖本文是項(xiàng)亮《推薦系統(tǒng)實(shí)踐》一書的思維導(dǎo)圖，這本書介紹了推薦系統(tǒng)中最基本的方法、冷啟動(dòng)問(wèn)題及解決方案、如何利用標(biāo)簽、上下文信息以及社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行推薦等內(nèi)容，對(duì)想要了解推薦系統(tǒng)...
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推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí)(三十八)--CFGAN:一種基于GAN的協(xié)同過(guò)濾推薦框架本文論文題目：《CFGAN: A Generic Collaborative Filtering Framework based on Generative Adversar...
