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行为序列03:SIM模型(长序列建模)
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这节课继续讲解推荐系统中的用户行为序列建模。这节课介绍 SIM 模型,它的主要目的是保留用户的长期兴趣。SIM 的原理是对用户行为序列做快速筛选,缩短序列长度,使得DIN可以用于长序列。 参考文献: Qi et al. Search-based User Interest Modeling with Lifelong Sequential Behavior Data for Click-Through Rate Prediction. In CIKM, 2020. 课件地址: https://github.com/wangshusen/RecommenderSystem
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排序01:多目标模型
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06:交互行为(关注、转发、评论)
行为序列02:DIN模型(注意力机制)
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特征交叉04:SENet 和 Bilinear 交叉
推荐系统涨指标的方法03:排序模型
重排04:DPP 多样性算法(上)
Transformer模型(2/2): 从Attention层到Transformer网络
特征交叉03:LHUC (PPNet)
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召回09:双塔模型+自监督学习
重排01:物品相似性的度量、提升多样性的方法
召回06:双塔模型——模型结构、训练方法
概要02:推荐系统的链路
RNN模型与NLP应用(1/9):数据处理基础
物品冷启01:优化目标 & 评价指标
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召回08:双塔模型——线上服务、模型更新
召回01:基于物品的协同过滤(ItemCF)
排序04:视频播放建模
神经网络结构搜索 (1/3): 基本概念和随机搜索 Neural Architecture Search: Basics & Random Search
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排序06:粗排模型
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物品冷启03:聚类召回
特征交叉01:Factorized Machine (FM) 因式分解机
推荐系统涨指标的方法05:特殊用户人群
召回04:离散特征处理
物品冷启05:流量调控
特征交叉02:DCN 深度交叉网络
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排序05:排序模型的特征
重排05:DPP 多样性算法(下)