推荐系统

【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。

在未来等你

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

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。

我爱学Python!

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。