Jack Lu的博客

At the bottom of the well, it is destined to see only the sky at the wellhead. However, the starting point only affects the process of reaching your peak and does not determine the height you reach.

推荐系统的检索评分重排名

检索假设你有一个embeding模型，给定一个用户，你怎么决定推荐哪一个物品给他？在服务时，给定一个query，你会开始做下面的一种如果是一个矩阵因子分解模型，query或者user的embedding是固定知道的，系统可以很轻易的在user embedding矩阵中检索到。如果是一个深度神经网络模型，系统需要在服务时，对特征向量x运行神经网络来计算query embedding φ......

Posted by Jack Lu on 2020-03-28

推荐系统

深度神经网络推荐系统

深度神经网络推荐模型上一篇文章已向你展示了使用矩阵因子分解来学习embeddings。矩阵因子分解的局限性：很难使用边缘特征(side feature，就是query id和item id之外的特征)。这个模型只能根据训练数据集中的用户或物品进行推荐。推荐的相关性。在矩阵因子分解的实验中，模型会给每个人推荐流行的物品，特别是使用点积作为相似度量。但是模型应该最好是能捕捉用户的兴趣。 ......

Posted by Jack Lu on 2020-03-28

推荐系统深度神经网络

推荐系统-协同过滤和矩阵因子分解

协同过滤为了解决基于内容过滤的局限性，协同过滤同时使用用户之间相似和物品之间的相似来推荐。这能做到意外的推荐；因为协同过滤模型能根据和用户A类似的用户B的兴趣来给A推荐物品。此外，embeddings(怎么翻译都不好)能够被自动学习到，不依赖于手工进行特征工程。一个电影推荐示例一个电影推荐系统的训练数据集是由一个反馈矩阵组成，这个矩阵：每一行表示一个用户每一列表示一个物品(电影)关于......

Posted by Jack Lu on 2020-03-12

协同过滤矩阵因子分解

基于内容的推荐系统

Content-base FilteringBasics基于内容过滤通过基于用户之前的行为actions或者隐式反馈，根据物品特征推荐给用户喜爱的类似物品。为了展示基于内容的过滤，我们通过手工方式为google play商店创建一些特征。下面图表展示一个特征矩阵，每行表示一个App，每列表示一个特征。特征可以包含分类(例如教育、休闲、健康)，app的发布者以及其它的特征。简单点说，你可以认为......

Posted by Jack Lu on 2020-03-12

推荐系统 Recommendation System 基于内容 Conten Based

Hexo-Theme-Snail

A succinct hexo theme.

hexo-theme-snailView Hexo-Theme-Snail Sources On Github ➾ View Live Super Snail Blog ➾ Hexo-theme-snail is a succinct hexo theme. It has two colors, light and star, that can be set ......

Posted by Jack Lu on 2019-11-01

hexo-theme-snail