推荐系统

如何选择适合企业的连接器测试系统？连接器作为电子设备中常见的基础元件，广泛应用于汽车、工业、航空航天、电信等诸多领域。连接器制造商 Harwin 近期发布的《2025年北美连接器调查报告》指出，美国用户在选择连接器时重点关注产品趋势、评估标准及数字工具的支持作用。作为连接器生产过程中的关键配套设备，测试系统直接影响产品质量与生产效率。那么，企业应当如何科学地选择一套合适的连接器测试系统？

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千万级用户电商平台，Flink实时推荐系统如何实现毫秒级延迟？在信息爆炸的时代，推荐系统已成为电商平台的"隐形销售员"。通过智能算法分析用户行为，实现"千人千面"的个性化推荐，有效提升用户粘性和转化率。

从零构建短视频推荐系统：双塔算法架构解析与代码实现刷短视频本来只想看几分钟，不知不觉一个多小时就没了。每条视频都恰好戳中你的兴趣点，这种精准推送背后其实是一套相当复杂的工程架构。

【计算广告】广告出价相关约束问题：PID控制、MPC预测算法对于互联网广告系统而言，其核心问题便是广告与用户流量的精准匹配，以最大化流量的售卖效率。在当前ocpx的广告售卖产品中，目标是最大化平台的收入，并且最大化广告和流量的匹配，这涉及到对竞争环境的出价建模。

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【AI落地应用实战】利用亚马逊云科技 Step Functions 集成现有系统快速实现个性化邮件触达在当今数字营销时代，邮件作为一种重要的用户触达方式，其价值不言而喻。尤其对于海外用户而言，邮件更是他们日常生活中不可或缺的沟通工具。然而，随着邮件营销的普及，一个日益突出的问题也随之浮现：如何在大规模邮件发送中避免用户反感，实现真正有效的个性化触达？

信息检索、推荐系统模型排序质量指标：AP@K和MAP@KAP@K（Average Precision at K）和MAP@K（Mean Average Precision at K）是信息检索、推荐系统等领域中常用的评估指标，用于衡量模型在前K个结果中的排序质量。它们关注的不仅是结果的准确性，还强调相关结果的排序位置（相关结果排在越靠前，指标越好）。

使用 QLExpress 构建灵活可扩展的业务规则引擎目录一、什么是 QLExpress？二、推荐系统中的规则脚本应用1 场景描述2 推荐规则脚本（QLExpress）

好心的小明

【王树森推荐系统】召回05：矩阵补充、最近邻查找在训练好模型后，可以将模型用于推荐系统中的召回通道。比如在用户刷小红书的时候，快速找到这个用户可能感兴趣的一两百篇笔记

好心的小明

【王树森推荐系统】召回11：地理位置召回、作者召回、缓存召回

搭建强化推荐的决策服务架构在线推荐、广告投放等场景中，强化学习推荐系统需要依据当前的用户与环境信息（上下文）即时选择最合适的动作，也就是决定展示哪条新闻或广告。微软研究院发表的论文《Making Contextual Decisions with Low Technical Debt》针对这类“上下文决策”问题，提出了一套通用的决策服务框架——Decision Service。论文链接如下：

【论文阅读】User Diverse Preference Modeling by Multimodal Attentive Metric Learning题目翻译：基于多模态注意度量学习的用户不同偏好建模提出一个**多模态注意力度量学习（MAML, Multimodal Attentive Metric Learning）**方法，

推荐系统里真的存在“反馈循环”吗？推荐系统里真的存在“反馈循环”吗？许多人说，推荐算法不过是把用户早已存在的兴趣挖掘出来，你本来就爱听流行歌、买潮牌玩具，系统只是在合适的时间把它们端到你面前，再怎么迭代，算法也改变不了人的天性，反馈循环像是研究者们的学术噱头。

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互联网大厂Java求职面试：电商商品推荐系统中的AI技术应用郑薪苦是一名拥有丰富项目经验但略带幽默感的Java开发者，正在参加某互联网大厂的一场技术面试。面试官是一位从业十余年的技术总监，擅长架构设计和系统优化。

Python数据分析案例74——基于内容的深度学习推荐系统（电影推荐）之前都是标准的表格建模和时间序列的预测，现在做一点不一样的数据结构的模型方法。推荐系统一直是想学想做的，以前读研时候想学没多少相关代码，现在AI资源多了，虽然上班没用到这方面的知识，但是还是想熟悉一下这方面的内容，就找了这么一个电影数据集学习一下，深度学习框架也是自己熟悉的Tensorflow，就做个推荐系统的数据案例分享一下。

【论文阅读】Attentive Collaborative Filtering:Attentive Collaborative Filtering (ACF)、隐式反馈推荐、注意力机制、贝叶斯个性化排序

【论文阅读】Adversarial Training Towards Robust Multimedia Recommender System题目翻译：面向鲁棒多媒体推荐系统的对抗训练论文链接：点这里标签：多媒体推荐、对抗训练、推荐系统鲁棒性

Milvus 向量数据库详解与实践指南Milvus 是一款开源、高性能、可扩展的向量数据库，专门为海量向量数据的存储、索引和检索而设计。它支持近似最近邻搜索（ANN），适用于图像检索、自然语言处理（NLP）、推荐系统、语义搜索、智能问答、多模态数据处理等 AI 应用场景。它能够高效处理：

【论文阅读】Joint Deep Modeling of Users and Items Using Reviews for Recommendation题目翻译：利用评论对用户和项目进行联合深度建模进行推荐原文地址：点这里关键词： DeepCoNN、推荐系统、卷积神经网络、评论建模、协同建模、评分预测、联合建模

&永恒的星河&

深入解析xDeepFM：结合压缩交互网络与深度神经网络的推荐系统新突破今天是周日，我来解读一篇有趣的文章——xDeepFM。这篇文章由 Mao et al. 发表在SIGIR 2019会议。文章提出了一个新的网络模型——压缩交互网络（CIN），用于显式地学习高阶特征交互。通过结合 CIN 和传统的深度神经网络（DNN），形成了一个新的模型 xDeepFM。该模型能够同时学习显式和隐式的高阶特征交互，极大地减少了手动特征工程的工作量，并且在多个真实数据集上表现优异，超越了传统的模型如 FM 和 DeepFM。这项工作对提升特征交互学习的效率具有重要意义，尤其在推荐系统等领域的