<a href="https://links.jianshu.com/go?to=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fxiaogp" target="_blank">https://github.com/xiaogp</a><br>苏州程序员
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https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/recommend/autodis
推荐系统遇上深度学习(一一八)-[华为]一种CTR预估中连续特征的Embedding学习框架
今天分享一篇华为在连续特征处理方面的工作，提出了一种高模型容量、端到端训练、每个特征值具有单独embedding的框架，称作AutoDis，一起来学习一下。 1、背景 目前大...
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@掉了西红柿皮_Kee ，你说的是对的，之前一直不知道该怎么做，最近终于被我想明白了。看来还得看论文。谷歌出品，必属精品。
论文阅读“Learning to Embed Categorical Features without Embedding Tables for Recommendation”
Kang W C, Cheng D Z, Yao T, et al. Learning to Embed Categorical Features without Embed...
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k=1024,对于其中的某个特征值，比如10，该怎么生成这1024个维度的向量呢？
论文阅读“Learning to Embed Categorical Features without Embedding Tables for Recommendation”
Kang W C, Cheng D Z, Yao T, et al. Learning to Embed Categorical Features without Embed...
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在train的过程中用到target的item信息，那inference呢？我要计算user+候选的item，把每一个item都当做target？
推荐系统遇上深度学习(一三零)-[阿里]电商搜索CTR预估中页面级反馈建模
今天来介绍一篇阿里在WSDM2022上中稿的文章，与之前的用户兴趣建模的论文引入单点用户行为序列不同，本文引入了页面级的用户行为序列，充分建模用户反馈的上下文信息和页面兴趣演...
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您好，在训练G的过程中，改变pos的概率这点没怎么看明白，为啥要改变呢
推荐系统遇上深度学习(二十三)--大一统信息检索模型IRGAN在推荐领域的应用
1、引言 信息检索领域的一个重要任务就是针对用户的一个请求query，返回一组排好序的召回列表。 经典的IR流派认为query和document之间存在着一种生成过程，即q ...
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这不是为你当初看中他的“优点”在买单吗。
2021-05-08
婚姻让一个女人心灰意冷 曾经我和所有少女一样，幻想着自己能嫁给一个疼爱自己宠着自己的老公，婚后你侬我侬，相敬如宾，有个幸福美满的家庭。所以我在家人和朋友的期望...
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多分类，target item是哪个呢？
推荐系统入门实践（3）召回之youtube-dnn
DNN召回 这里指的是youtube的Deep Neural Network for YouTube Recommendation论文里提到的模型，论文里同时提出了召回和排序...
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您好，弱弱的问一句，在D中计算reward的方式怎么不是论文中的公式呢？没看明白为什么代码中reward的计算方式是那样的
推荐系统遇上深度学习(二十三)--大一统信息检索模型IRGAN在推荐领域的应用
1、引言 信息检索领域的一个重要任务就是针对用户的一个请求query，返回一组排好序的召回列表。 经典的IR流派认为query和document之间存在着一种生成过程，即q ...
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既然是通过GAN的方式来学习的，agent即我们的G，根据GAN的训练思路，我们直接把agent生成的s，a输入到D让它最大不就行了吗？为什么还要采用PPO的训练思路来训练π呢？根据PPO算法，我们还要知道reward
GAIL:一种结合GAN思想的反向强化学习方法
前几天听到一声广告语：只要你愿意，从现在开始努力，最坏的结果不过是大器晚成。好了，既然我们决定要努力，要怎么做呢？我们要有自己的一套方法论，如何得到自己的方法论呢？最简单的方...
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经济基础决定上层建筑。无论婚前如何的甜言蜜语，婚后还是得过柴米油盐酱醋茶的生活。可现实中还是有很多女生被一两句甜言蜜语就骗走了。不是每个女生都那么理性的，
《裸婚时代》未播出的结局：嫁给爱情的童佳倩，该后悔了
如今无论什么节日，都能被过成情人节。 刚刚过去的三八节里，朋友圈又被表白女友的情话刷屏。 爱情里，最不缺的就是甜言蜜语和海誓山盟。 白头到老，长相厮守，时间、金钱、未来，都可...
