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召回02:Swing 模型
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这节课介绍 Swing 模型,它跟 ItemCF 非常类似,唯一的区别在于计算物品相似度的方式不同。 课件地址: https://github.com/wangshusen/RecommenderSystem
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召回03:基于用户的协同过滤(UserCF)
召回01:基于物品的协同过滤(ItemCF)
特征交叉02:DCN 深度交叉网络
排序01:多目标模型
召回06:双塔模型——模型结构、训练方法
召回04:离散特征处理
召回10:Deep Retrieval 召回
召回08:双塔模型——线上服务、模型更新
概要02:推荐系统的链路
排序02:Multi-gate Mixture-of-Experts (MMoE)
召回12:曝光过滤 & Bloom Filter
概要03:推荐系统的AB测试
物品冷启02:简单的召回通道
行为序列01:用户历史行为序列建模
推荐系统涨指标的方法02:召回
推荐系统涨指标的方法01:概述
推荐系统涨指标的方法04:多样性
召回09:双塔模型+自监督学习
物品冷启03:聚类召回
召回05:矩阵补充、最近邻查找
概要01:搜索引擎的基本概念
召回07:双塔模型——正负样本
【Spark+Hive】基于大数据酒店数据分析推荐系统—免费完整实战教学视频
物品冷启01:优化目标 & 评价指标
召回11:地理位置召回、作者召回、缓存召回
行为序列02:DIN模型(注意力机制)
概要04:搜索引擎的链路(查询词处理、召回、排序)
排序05:排序模型的特征
推荐系统涨指标的方法05:特殊用户人群
物品冷启04:Look-Alike 召回
排序03:预估分数融合
特征交叉01:Factorized Machine (FM) 因式分解机
行为序列03:SIM模型(长序列建模)
特征交叉03:LHUC (PPNet)
重排04:DPP 多样性算法(上)
重排05:DPP 多样性算法(下)
推荐系统涨指标的方法06:交互行为(关注、转发、评论)
重排01:物品相似性的度量、提升多样性的方法
物品冷启05:流量调控
推荐系统涨指标的方法03:排序模型