推荐算法

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Dovis(誓平步青云）

【数据结构】励志大厂版·初阶（复习+刷题）：复杂度前引：从此篇文章开始，小编带给大家的是数据结构初阶的刷题讲解，此类文章将简略的包含相关知识，详细的思路拆分讲解，分析每一题的难点、易错点，看见题目如何分析，以上就是小编预备的内容，对于数据结构巩固知识的伙伴们来说，可以一试，告别冗杂的知识点，如果伙伴们发现下面哪有有问题，欢迎在评论区指出哦！小编一定会进行修改的！正文开始~

记得多吃点

六、分布式嵌入首先初始化分布式环境设置环境变量（多节点训练时必须）代码演示：代码演示：代码演示：演示代码：

Dovis(誓平步青云）

【数据结构】排序算法（下篇·终结）·解析数据难点前引：归并排序作为一种高效排序方法，掌握起来还是有点困难的，何况需要先接受递归的熏陶，这正是编程的浪漫之处，我们不断探索出新的可能，如果给你一串数据让其变得有序？是选择简单的冒泡、插入排序，用暴力美学还是空间换时间？排序算法终结篇——启程！

搜广推校招面经七十一矩阵分解在推荐系统中是一个非常核心的方法，尤其是在协同过滤(Collaborative Filtering) 中。我们可以通过用户对物品的评分行为来推测用户的喜好，从而推荐他们可能喜欢的内容。

搜广推校招面经七十见【搜广推校招面经五】见【搜广推校招号面经六十四】见【搜广推校招面经六十二】信息增益是一种用于特征选择的指标，广泛应用于构建决策树（如 ID3 算法）。它衡量的是某个特征 A 在对数据集 D 进行划分后，信息不确定性的减少量。信息增益的计算依赖两个核心概念：熵和条件熵。

悟能不能悟

浅谈微信视频号推荐算法这次可能会稍微有点干货，但保证不晦涩~视频号的推荐系统本质上在做两件事：视频号的算法会从三个维度给你打分，分数高的视频优先展示：

Dovis(誓平步青云）

【数据结构】排序算法（下篇·开端）·深剖数据难点前引：前面我们通过层层学习，也就了解了Hoare大佬的排序思想，今天我们学习的东西可能稍微有点难度，因此我们必须学会思想，我很受感慨，因此借此分享一下：【用1520分钟去调试】，如果我们遇到了任何问题，必须先学会自己能不能解决，调试是每次代码找错的一个途径。通过每次调试，看它的数据变化是否达到了目前应该的预期，然后我们找到了错误，应该如何改进！下面小编通过拆分思想，一步步带你深解这些算法思想的奥妙！

搜广推校招面经六十六在 Transformer 结构中，由于模型没有内置的序列信息（不像 RNN 那样有时间步的顺序依赖），需要通过**位置编码（Positional Encoding, PE）**来提供位置信息，使得模型能够区分不同 token 的相对位置。

算法思想之滑动窗口(一)欢迎拜访：雾里看山-CSDN博客本篇主题：算法思想之滑动窗口(一) 发布时间：2025.4.6 隶属专栏：算法

算法思想之双指针(一)欢迎拜访：雾里看山-CSDN博客本篇主题：算法思想之双指针(一) 发布时间：2025.4.4 隶属专栏：算法

算法思想之双指针(二)欢迎拜访：雾里看山-CSDN博客本篇主题：算法思想之双指针二) 发布时间：2025.4.5 隶属专栏：算法

搜广推校招面经六十四逆天啊，上来就是暴击在推荐系统中，负样本通常是用户未交互的物品，但其中可能包含用户潜在感兴趣的物品（即硬负样本 Hard Negatives）。

广告推荐算法：COSMO算法与A9算法的对比A9算法是亚马逊早期为电商平台研发的核心搜索算法，主要用于优化商品搜索结果的排序和推荐，其核心逻辑围绕产品属性与关键词匹配展开。自2003年推出以来，A9通过分析商品标题、描述等文本信息，结合销量、转化率（CTR/CVR）等指标，提升用户购物效率和平台转化率。

搜广推校招面经六十二MoE（专家混合）是一种多专家（Multiple Experts）结构，通过多个子模型（专家，Expert）处理输入数据，并由一个门控网络（Gate Network）计算不同专家的权重进行组合。它能够提高模型的表达能力，并且在多任务学习（Multi-Task Learning, MTL）和大规模神经网络训练中广泛应用。

搜广推校招面经六十一ANN 近似最近邻搜索（Approximate Nearest Neighbor Search）算法推荐算法（Recommendation Algorithm）和广告算法（Advertising Algorithm）在目标、数据输入、优化目标、应用场景等方面有较大不同，两者都涉及个性化推荐和用户行为预测

搜广推校招面经六十参考一篇文章入门Word2Vec见【搜广推校招面经四、搜广推校招面经五十二、搜广推校招面经五十七】不太理解为啥问这么多word2vec，索性直接整理一遍。

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【深度学习】多目标融合算法（五）：定制门控网络CGC（Customized Gate Control）目录一、引言二、CGC（Customized Gate Control，定制门控网络）2.1 技术原理

搜广推校招面经五十八Batch Normalization（批归一化，BN）是一种加速深度神经网络训练的技术，它通过对每个 mini-batch 计算均值和方差来归一化输入特征，从而稳定训练过程，减少梯度消失/梯度爆炸问题。