短剧业务产业链涉及的技术系统-爱代码爱编程
短剧业务产业链中的短视频平台及推荐算法通过AI推荐算法实现个性化推荐内容，从而提高用户的观看时长与互动率。AI推荐算法能够根据用户的观看历史、兴趣偏好等数据，自动生成个性化的视频推荐列表，提升用户的观看体验和粘性，增加用户的停留时间和活跃度。这种个性化推荐机制不仅提升了用户体验，也增加了平台的用户粘性。 此外，AI技术的应用还包括情感分析和情绪识别，通过
大模型推理效率与精度_大模型精度-爱代码爱编程
大模型推理详细介绍 大模型推理的基本原理主要依赖于深度学习中的神经网络结构，特别是Transformer模型。以下是关于大模型推理基本原理的详细介绍： 一、核心模型结构 Transformer模型：大模型推理的核心是Transformer模型，它通过自注意力机制（Self-Attention）来捕捉文本中的上下文信息，实现对文本的深入理解和推理。Tr
算法｜30-爱代码爱编程
最近已有不少大厂都在秋招宣讲了，也有一些在 Offer 发放阶段。 节前，我们邀请了一些互联网大厂朋友、今年参加社招和校招面试的同学。 针对新人如何快速入门算法岗、如何准备面试攻略、面试常考点、大模型项目落地经验分享等热
【推荐算法】基于模型的推荐算法-爱代码爱编程
目录 一、基于模型的推荐算法概述 二、基于模型的推荐算法优缺点和改进 2.1 基于模型的推荐算法优点 2.2 基于模型的推荐算法缺点 2.3 基于模型的推荐算法改进 三、 基于模型的推荐算法编程实现 3.1 基于模型的推荐算法C语言实现 3.2 基于模型的推荐算法JAVA实现 3.3 基于模型的推荐算法python实现 3.
【好书推荐-爱代码爱编程
😎 作者介绍：我是程序员洲洲，一个热爱写作的非著名程序员。CSDN全栈优质领域创作者、华为云博客社区云享专家、阿里云博客社区专家博主、前后端开发、人工智能研究生。公粽号：程序员洲洲。 🎈 本文专栏：本文收录于洲洲的
推荐算法教程（个人总结）-爱代码爱编程
推荐算法是一类用于推荐系统的算法，通过分析用户行为和偏好，向用户推荐个性化的内容或产品。常见的推荐算法包括协同过滤（Collaborative Filtering）、基于内容的推荐（Content-Based Filtering）、矩阵分解（Matrix Factorization）、深度学习推荐模型（Deep Learning-based Models）
推荐石塔西的《互联网大厂推荐算法实战》-爱代码爱编程
荐语 “ 初识石塔西是他在知乎上的《负样本为王：评Facebook的向量化召回算法》，那是2020年，我还在带着团队做商业化召回，至今依然对“排序是特征的艺术，召回就是样本的艺术”深以为然。 再次实打实的有交集是去年5月份，乃是机缘巧合下得知石塔西准备整理专栏出书了，但是遇到了问题，转而线上出线上书籍，笔者还在公众号上帮忙进行了宣传。 如
从零开始了解推荐系统（整体框架、用户画像、内容画像）_智能推荐+算法+用户画像-爱代码爱编程
推荐算法的理解 推荐系统的作用是建立更加有效率的连接，更有效率的连接用户与内容和服务，节约了大量的时间和成本。 如果把推荐系统拆开来看，推荐系统主要是由数据、算法和结构三个方面组成： 数据提供了信息：数据储存了信息，包
7种经典推荐算法模型的应用-爱代码爱编程
LR ▐ 算法原理 逻辑回归LR(Logistic Regression)模型作为经典的机器学习分类模型，以其可解释性强、实现简单、线上高效等优点在线上应用中被大量使用。逻辑回归模型主要有两部分构成： 线性回归
电影推荐系统_电影推荐系统数据集-爱代码爱编程
电影推荐系统 一、项目概述 本项目旨在基于 MovieLens ml-latest-small 数据集，分别实现以下三种推荐方法： 基于内容的推荐（Content-Based Filtering）协同过滤推荐（Coll
推荐系统实战（二）特征工程_推荐系统特征工程-爱代码爱编程
一、特征提取 特征Feature与特征域Feature Field 特征：特征是数据集中的一个可量化的属性或变量，它能够提供有关数据对象的信息。特征可以是连续的数值，如温度或身高，也可以是离散的类别，如性别或颜色。特征是从原始数据中提取的，用于描述数据对象的属性，它们是机器学习模型进行预测或分类的基础。特征域：特征域通常指的是由多个特征组成的多维空间。
互联网大厂推荐算法实战：零基础解析—第三章 推荐系统中的embedding_大厂的parameter server-爱代码爱编程
第三章 推荐系统的Embedding 第二章讲，高维、稀疏的类别特征是推荐系统中的一等公民，接下来的问题是，我们如何讲这些类别特征喂入推荐模型？ 目前最常见的接入类别特征的方式是将稀疏的类别特征映射成一个稠密限量，即所谓的Embedding。本章深度聚焦于Embedding这个话题。 本章将分以下几个部
互联网大厂推荐算法实战：零基础解析—第一章 推荐系统简介-爱代码爱编程
第一章 推荐系统简介 本书是一本讲究推荐算法、推荐模型的书。也是可以让我们初学者可以从零开始快速入门的一本书，下面我们一起来学习推荐系统（Recommender System）。 首先我们需要认识到，推荐模型是现代推荐系统的核心（红色代表重点），但是它也知识推荐系统中的一个模块，而非推荐系统的全部。为了让模型能够正常运行
前深度学习时代-爱代码爱编程
参考自《深度学习推荐系统》—— 王喆，用于学习记录。 1.协同过滤 “协同过滤”就是协同大家的反馈、评价和意见一起对海量的信息进行过滤，从中筛选出目标用户可能感兴趣的信息的推荐过程。 基于用户相似度进行推荐的协同过滤算
电影个性化推荐算法工程师系统——“智能影享”_电影推荐算法-爱代码爱编程
1.产品介绍 产品名称：电影个性化推荐算法工程师系统——“智能影享” 主要功能： 一、智能推荐算法 功能1：个性化电影推荐 功能介绍：基于用户观影历史、偏好、行为等数据，通过人工智能算法进行深度学习和分析，为用户提
互联网大厂推荐算法实战：零基础解析—第二章 推荐系统中的特征工程-爱代码爱编程
第二章 推荐系统中的特征工程 算法工程师的工作是将各种来源、各种形式（比如数值、文本、声音、图像）的原始数据，利用恰当的模型（或简单如逻辑斯谛回归[LR]、梯度提升决策树[GBDT]，或复杂如含有几亿个参数的超大深度神经网络[DNN]，使输入的数据充分交叉融合，挖掘出有意义的模型，制作出有用的模型，服务用户。 本章将从一
推荐算法(协同过滤算法)浅析-爱代码爱编程
推荐算法(协同过滤算法)浅析 1.什么是推荐系统 个性化推荐系统（Personalized Recommendation System）是一种根据用户的兴趣、偏好、行为等个体特征，为用户推荐个性化内容或产品的技术。其目标是通过分析用户历史行为或特征数据，预测用户可能感兴趣的内容，从而提高用户体验、增加用户粘性，并推动商业目标的实现（如提升销售、增加点击
初识算法和数据结构：保姆级图文详解-爱代码爱编程
文章目录 前言1、算法例子1.1、查字典（二分查找算法）1.2、整理扑克（插入排序算法）1.3、货币找零（贪心算法） 2、算法与数据结构2.1、算法定义2.2、数据结构定义2.3、数据结构与算法的关系2.
上海内推 | 小红书推荐算法组招聘推荐算法实习生-爱代码爱编程
合适的工作难找？最新的招聘信息也不知道？ AI 求职为大家精选人工智能领域最新鲜的招聘信息，助你先人一步投递，快人一步入职！ 小红书 小红书是年轻人的生活方式平台，由毛文超和瞿芳于2013年在上海创立。小红书以“Inspire Lives 分享和发现世界的精彩”为使命，用户可以通过短视频、图文等形式记录生活点滴，分享生活方式，并基于兴趣形
【推荐系统】谷歌mmoe(multi-爱代码爱编程
模型结构 如图(c)-MMOE所示，每一个Expert和Gate都是一个全连接神经网络(MLP)，层数自己决定。Gate网络最后会输出经过了softmax归一化后的输出，然后作用在每一个Expert上，相当于一个权重，最后多个Expert的输出加权求和输入到特定的任务塔中。Expert网络和Gate网络的输入特征都是相同的，网络结构也是一样的。Gate网