推荐算法

【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

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【数据结构】励志大厂版·初阶（复习+刷题）排序前引：本篇作为初阶结尾的最后一篇—排序，将先介绍八种常用的排序方法，然后开始刷题，小编会详细注释每句代码的作用，不会出现看不懂的情况，这点大家放心，既是写给大家同时也是写给自己的！已经迫不及待想看看Hoare大佬的排序了！各种分组分组排序的思想如何在题目中得到体现？突破口在哪！~~以下排序实现我们最优先实现单趟，再实现整体！由易到难！

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微博安卓版话题热度推荐算法与内容真实性分析微博是目前最受欢迎的社交平台之一，它的推荐算法在推动话题热度和内容传播方面发挥着重要作用。然而，这一算法也引发了对于内容真实性的担忧。本文将通过分析微博安卓版的推荐机制，探讨其对话题热度的影响以及内容真实性问题。

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搜广推校招面经八十二是的，L1 和 L2 都能防止过拟合：论文原文：Deep & Cross Networkfor Ad Click Predictions, KDD’2017, Google

搜广推校招面经八十一在多任务学习（Multi-Task Learning, MTL）中，多个任务共享部分模型结构，以提升整体效果。然而，不同任务间存在任务冲突（Task Conflict）问题，即不同任务对参数的优化方向不一致，导致性能下降。

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谷歌推出探索型推荐新范式：双LLM架构重塑用户兴趣挖掘论文地址：https://arxiv.org/pdf/2504.05522在推荐系统的语境中，探索（exploration）指的是帮助用户发现他们从未接触过的新兴趣，拓宽他们的内容边界。然而，这个目标在大规模实际系统中却异常困难，而其中一个核心障碍就是所谓的“推荐闭环问题”。

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GPU选型大对决：4090、A6000、L40谁才是AI推理的最佳拍档？在人工智能飞速发展的当下，大语言模型的性能表现备受关注。今天，我们就通过一份超详细的测试报告，深入探讨不同GPU在运行Deepseek-R1-70B模型时的表现，为大家揭开其中的奥秘。

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