如何系统性的学习推荐系统?-爱代码爱编程
推荐一本适合推荐系统、计算广告、个性化搜索领域的从业人员阅读的书:《互联网大厂推荐算法实战》。快手公司算法专家10余年的实战经验总结。涵盖一线互联网公司当前采用的主流推荐算法,凸显可用性、实用性提供从算法基本原理,到技术框架再到核心源码的解决方案。 本书是一本讲述推荐算法、推荐模型的书。本书总计10章,内容涵盖了推荐系统的基础知识、推荐系统中的特
代码编织梦想
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QAnything本地知识库问答系统:基于检索增强生成式应用(RAG)两阶段检索、支持海量数据、跨语种问答 QAnything (Question and Answer based on Anything) 是致力于支持任
白话 Transformer 原理-以 BERT 模型为例 第一部分:引入 1-向量 在数字化时代,数学运算最小单位通常是自然数字,但在 AI 时代,这个最小单元变成了向量,这是数字化时代计算和智能化时代最重要的差别之
本文提出了一种简单而有效的基于LLMs的图数据增强策略,称为LLMRec,以增强基于内容的推荐系统。LLMRec包含三种数据增强策略和两种去噪策略。数据增强策略包括从文本自然语言的角度挖掘潜在的协同信号, 构建用户画像(LLM-based), 并强化item side information(LLM-based)。去噪则是分别针对增强的边和特征来进行dro
WSDM’2024|: ID+Modality. 大模型(LLMs)辅助基于内容的多模态推荐系统 LLMRec: Large Language Models with Graph Augmentation for Reco
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本文是LLM系列文章,针对《A Survey on Large Language Models for Personalized and Explainable Recommendations》的翻译。 个性化可解
在推荐系统中,大型语言模型可以用于个性化推荐、解释推荐和多样性推荐等多个方面。具体来讲,大模型可以通过对用户的历史行为、兴趣偏好等信息进行建模,从而预测用户可能感兴趣的项目或物品。同时,还可以根据用户的反馈信息,自动生成解释和摘要,帮助用户更好地理解推荐结果。除此之外,还可以通过引入额外的知识库或数据集,提高推荐的多样性和新颖性... 作为一个具有挑战性
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WSDM 2024 Defense Against Model Extraction Attacks on Recommender Systems Sixiao Zhang (Nanyang Technological University)*; Hongzhi Yin (The University of Queensland); Hongxu Che
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1,多任务学习背景 写完推荐系统8之后,直接来到了推荐系统20,因为工作需要,最近需要先了解多任务方面的文章。那就先从这里开始吧。中间缺的这些,后面慢慢补。下面言归正传,开始引入多任务学习的背景知识: 在工业界实际推荐场景
AI Agents是当下大模型领域备受关注的话题,用户可以引入多个扮演不同角色的LLM Agents参与到实际的任务中,Agents之间会进行竞争和协作等多种形式的动态交互,进而产生惊人的群体智能效果。本文介绍了来自KAUST研究团队的大模型心智交互CAMEL框架(“骆驼”),CAMEL框架是最早基于ChatGPT的autonomous agents知名项
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搜索慢慢的被大模型渗透,那么很自然很多人想到了推荐,但是推荐是不是真的可以被大模型渗透呢?大模型能改变推荐的范式吗? 最近大模型真的很火,从个人到公司,各行各业都在学习大模型、总结大模型和尝试应用大模型。大模型其实不是一个
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引言 基于Coursera课程数据集,将课程名称向量化,计算与目标课程标题向量最相似的课程向量,实现基于内容的课程推荐。 代码实现 准备实验环境与数据 import numpy as np import panda
论文链接: 背景 图神经网络(GNN)已经成为协同过滤(CF)的最先进范式。为了从有限标签数据中获得高质量的嵌入表示,对比学习(CL)在推荐任务中开始收到关注。然而,大多数基于对比学习的方法的成功在很大程度上取决于手动生成的对比视图(view),这种数据增强策略很难在不同的数据集和下游推荐任务中推广。准确生成用于对比学习的视图非常
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