一年一度的女神节又来了。 先荐向所有的女性，特别是在技术领域工作的女性提前表示祝福。在这个群体中，女性显得尤为宝贵。 我们很高兴能够联合领英、开源中国、Datafun、Datagirls等合作伙伴...

导读：怎样刻画用户嵌入向量(user embedding)和物品嵌入向量(item embedding)之间的交互是在评分矩阵上面做协同滤波的关键问题。随着机器学习技术的发展，交互函数(interaction function)渐渐...

导读：怎样刻画用户嵌入向量(user embedding)和物品嵌入向量(item embedding)之间的交互是在评分矩阵上面做协同滤波的关键问题。随着机器学习技术的发展，交互函数(interaction function)渐渐...

在先荐推荐系统学院 | 第1期的分享中，第四范式资深研究员罗远飞针对推荐系统中的高维稀疏数据，介绍了如何在指数级搜索空间中，高效地自动生成特征和选择算法；以及如何结合大规模分布式机器...

11月21日的推荐系统学院第1期直播中，第四范式资深研究员罗远飞针对推荐系统中的高维稀疏数据，为大家介绍了其研发的在指数级搜索空间中，高效的自动特征生成和选择算法。本期将由第四范式资...

1.背景 在当前这个移动互联网时代，除了专业内容的丰富，UGC内容更是爆发式发展，每个用户既是内容的消费者，也成为了内容的创造者。这些海量的内容在满足了我们需求的同时，也使我们寻找所需...

当我们打开一个资讯APP刷新闻时，有没有想过，系统是如何迅速推送给我们想看的内容？资讯APP背后有一个巨大的内容池，系统是如何判断要不要将某条资讯推送给我们的呢？这就是今天想跟大家探讨...

关键词：推荐系统、深度学习、以用户为中心、可再现性和多任务处理 2019年的推荐系统大会（Recsys） 于今年的9月份在丹麦哥本哈根举行，来自世界各地的909位专家、学者参与了此次会议，迄今为...

拿到一个数据集，我们应该怎么做？ 在这篇文章中，我们将深入探讨机器学习核心步骤中的第一步：探索性分析。 在正式开始前，千万不要把这一步与数据可视化或数据结果统计混淆——数据可视化或...

在当前的推荐系统中，很多使用了机器学习，有些已经用到了深度学习。那么，机器学习就等同于一堆的算法吗？ 答案是：机器学习≠算法。 机器学习≠算法 当我们打开一本教科书，或者大学的教学...

我们知道，大数据的计算模式主要分为批量计算(batch computing)、流式计算(stream computing)、交互计算(interactive computing)、图计算(graph computing)等。其中，流式计算和批量计算是两...

大数据流式计算系统存在诸多挑战，如资源调度、系统容错、动态时间窗口、高效索引策略等诸多方面。本文将从大数据流式计算系统架构的角度，针对当前大数据流式计算环境中存在的两个方面的典型...

流式计算可以广泛应用于金融银行、互联网、物联网等诸多领域，如股市实时分析、插入式广告投放、交通流量实时预警等场景，主要是为了满足该场景下的实时应用需求。数据往往以数据流的形式持续...

一、流式计算的背景 在日常生活中，我们通常会先把数据存储在一张表中，然后再进行加工、分析，这里就涉及到一个时效性的问题。如果我们处理以年、月为单位的级别的数据，那么多数据的实时性...

推荐系统能够为用户提供个性化体验，现在基本上各大电商平台、资讯平台都会用推荐系统为自家评价下的用户提供千人千面的服务。平均精度均值（Mean Average Precision，MAP）便是评估推荐系统...

在上一篇文章《用于推荐系统评估的概念与指标》中，我们介绍了用于推荐系统评估的概念：实用性。在接下来的文章中，我们会介绍新颖性与多样性。 新颖性 新颖性通常指在推荐中出现新的物品，这...

在推荐系统中，研究人员为了能让预测结果对用户提供更多价值，会关注用户满意度。鉴于推荐系统除了让用户购买更多的相似产品外，还必须对用户而言“有用”，研究人员还会关注用户在使用系统时...

当新用户或新项目进入内容平台时，就会出现冷启动（Cold Start）问题。 以协同过滤这样的经典推荐系统为例，假设每个用户或项目都有评级，这样我们就可以推断出类似用户/项目的评级，即使这些...

据统计，全球数据总量预计2020年达到44ZB，中国数据量将达到8060EB，占全球数据总量的18%。现阶段我们所讨论的人工智能，很大程度上都是在谈“人工智能”这个大概念下机器学习领域中的深度学...

如今，许多公司都会开发与自己业务息息相关的推荐系统。先荐作为第四范式研发的一款智能推荐产品，已为内容行业的众多媒体客户赋能，实现客户的营收增长。在本文中，我们将会简要介绍现有的主...