推荐系统

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【论文笔记】On Generative Agents in Recommendation摘要翻译：推荐系统是当今信息传播的核心基础设施，但离线评估指标与线上真实效果之间长期存在显著鸿沟，严重制约了推荐系统的发展。针对这一问题，本文设想并构建了一种推荐系统模拟器，借助近年来大语言模型（LLM）在人类级智能方面的突破，尝试模拟真实用户行为。

推荐大模型系列-NoteLLM-2: Multimodal Large Representation Models for Recommendation（三）目录一、训练细节二、端到端MLRM细节三、Qwen-VL-Chat的显著性分数分析传统MLLMs与MLRMs的适配问题

俊哥大数据

【项目实战1】大数据项目开发案例---新闻资讯离线分析|实时分析|大数据仓库|推荐系统|数据可视化项目重要的事情说三遍：有简历修改、职业规划、技术咨询、论文代写、就业培训等需求的，可关注主页并私信我额！！！

推荐大模型系列-NoteLLM: A Retrievable Large Language Model for Note Recommendation（一）目录一、摘要二、介绍三、相关工作I2I 推荐技术概述内容驱动的I2I推荐大语言模型（LLMs）的应用潜力

推荐大模型系列-NoteLLM: A Retrievable Large Language Model for Note Recommendation（二）目录一、方法论1.1 NoteLLM框架1.2 笔记压缩提示编辑特殊令牌与占位符说明分类生成的具体内容定义

推荐大模型系列-NoteLLM: A Retrievable Large Language Model for Note Recommendation（三）目录一、实验1.1 数据集与实验设置1.2 离线性能评估1.3 不同曝光量笔记的效果1.4 消融实验1.5 CSFT模块中数据多样性的影响

【论文阅读】Hypercomplex Prompt-aware Multimodal Recommendation超复杂的提示感知多模式推荐关键词：Multimodal; Recommendation; Hypercomplex Algebra; Promptaware; Graph Learning

Netflix Prize竞赛：推荐系统的里程碑与机器学习革命的催化剂本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！

AI规划师-南木

低代码开发医疗AI工具：5分钟搭建用药推荐系统，零基础也能落地大家好，我是南木。最近后台收到很多零基础小伙伴的留言：“想做医疗AI工具，但不会写复杂代码怎么办？”“医疗场景要求严，自己开发怕出错，有没有简单的方法？”“看到‘用药推荐’这种刚需功能，想试试但不知道从哪下手？”

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。

中杯可乐多加冰

【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