推荐系统

【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

10.推荐系统的用户研究接下来我们将学习推荐系统的用户研究。用户研究在推荐系统中扮演着非常重要的角色，通过了解用户的需求和行为，可以进一步优化推荐系统，提升用户体验和满意度。在这一课中，我们将介绍以下内容：

5.实时推荐系统的设计与实现接下来我们将学习实时推荐系统的设计与实现。实时推荐系统需要处理大规模数据，并在用户交互时提供即时的推荐结果。这一课我们将介绍以下内容：

15.推荐系统的实验设计与评估接下来我们将学习推荐系统的实验设计与评估。推荐系统的实验设计与评估是确保推荐系统效果和用户体验的关键步骤，通过科学的方法设计实验和评估指标，可以有效地验证推荐算法的性能和改进效果。在这一课中，我们将介绍以下内容：

走向基于大语言模型的新一代推荐系统：综述与展望摘要：本文聚焦于大语言模型（LLMs）在推荐系统中的应用，详细综述了其研究现状、技术架构、面临挑战及潜在机遇。通过提出全新的分类体系，深入探讨了从表示与理解、规划利用到工业部署的各个层面，为该领域的研究与实践提供了全面且深入的指导，助力推动基于 LLM 的推荐系统迈向新高度。

DeepFM模型介绍CTR预估是目前推荐系统的核心技术，其目标是预估用户点击推荐内容的概率。DeepFM模型包含FM和DNN两部分，FM模型可以抽取low-order（低阶）特征，DNN可以抽取high-order（高阶）特征。低阶特征可以理解为线性的特征组合，高阶特征，可以理解为经过多次线性-非线性组合操作之后形成的特征，为高度抽象特征。无需Wide&Deep模型人工特征工程。由于输入仅为原始特征，而且FM和DNN共享输入向量特征，DeepFM模型训练速度很快。Wide&Deep是一种融合浅层（wide）模型和深层（dee

基于卷积神经网络的Caser算法将一段交互序列嵌入到一个以时间为纵轴的平面空间中形成“一张图”后，基于卷积序列嵌入的推荐（Caser）算法利用多个不同大小的卷积滤波器，来捕捉序列中物品间的点级（point-level）、联合的（union-level）和跳跃（skip）转移模式。

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大语言模型与图结构的融合: 推荐系统中的新兴范式随着大语言模型（LLMs）的不断发展,如何进一步利用LLMs来增强推荐效果成为了一大研究热点。传统推荐系统生成用户/项目嵌入表示主要依赖用户行为数据,可能会忽略与用户和项目相关的丰富文本信息。本文从如何有效利用用户/项目的文本属性出发聚焦于两项最新工作:RLMRec和GacLLM,展示了如何利用LLMs来理解并优化文本信息和去噪。

我就算饿死也不做程序员

多场景多任务建模（三）: M2M（Multi-Scenario Multi-Task Meta Learning）多场景建模: STAR(Star Topology Adaptive Recommender)多场景建模（二）: SAR-Net（Scenario-Aware Ranking Network）

推荐系统：用户行为建模方法现在网上的服务越来越多了，推荐系统在很多应用里都特别重要，像是在线购物或者电影推荐什么的。这些系统就是帮我们从一大堆信息里挑出我们可能感兴趣的，然后给我们推荐。它们会用各种信息来预测我们喜欢啥，比如我们以前的行为，还有我们和商品之间的互动。这些互动特别关键，因为它们能帮系统了解我们的喜好。

基于机器学习的酒店评论分析与推荐系统设计目录第一章绪论1.1 研究背景1.2 研究目的和意义1.3 研究内容和方法1.4 论文结构安排第二章相关理论与技术

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多任务学习MTL模型：多目标Loss优化策略之前的文章中多任务学习MTL模型：MMoE、PLE，介绍了针对多任务学习的几种模型，着重网络结构方面的优化，减缓task之间相关性低导致梯度冲突，模型效果差，以及task之间的“跷跷板”问题。

推荐系统三十六式学习笔记：原理篇.深度学习20|用RNN构建个性化音乐榜单时间是一个客观存在的物理属性，很多数据都有时间属性，只不过大多时候都把它忽略了。前面讲到的绝大多数推荐算法，也都没有考虑“用户在产品上作出任何行为”都是有时间先后的。

推荐系统三十六式学习笔记：原理篇.矩阵分解12|如果关注排序效果，那么这个模型可以帮到你矩阵分解在推荐系统中的地位非常崇高。它既有协同过滤的血统，又有机器学习的基因，可以说是非常优秀了；但即便如此，传统的矩阵分解无论是在处理显式反馈，还是处理隐式反馈都让人颇有微词，这一点是为什么呢？

推荐系统：精排多目标融合与超参数学习方法帕累托最优指的是这样一种社会状态：当且仅当不减少其他人的效用就无法增加任何一个人的效用时，这种社会状态就称之为帕累托最优。

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基于大数据的汽车信息可视化分析预测与推荐系统温馨提示：文末有 CSDN 平台官方提供的学长 QQ 名片 :)本项目通过集成网络爬虫技术，实时获取海量汽车数据；运用先进的ARIMA时序建模算法对数据进行深度挖掘和分析；结合flask web系统和echarts可视化工具，为用户提供直观、易用的操作界面。系统主要包含汽车销量分析、汽车品牌车系分析、汽车评分分析、汽车指导价分析、汽车价格预测和汽车个性化推荐等功能模块，旨在为汽车行业从业者、消费者及研究人员提供全面、准确的数据支持和服务。

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面了钉钉搜广增算法岗（暑期实习），秒挂。。。。节前，我们星球组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学，针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。

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人工智能|推荐系统——基于tensorflow的个性化电影推荐系统实战(有前端)基于tensorflow的个性化电影推荐系统实战(有前端).zip资源-CSDN文库本系统将神经网络在自然语言处理与电影推荐相结合，利用MovieLens数据集训练一个基于文本的卷积神经网络，实现电影个性化推荐系统。最后使用django框架并结合豆瓣爬虫，搭建推荐系统web端服务。

Federated Unlearning for On-Device RecommendationWSDM 2023 CCF-BFederated Unlearning for On-Device Recommendation