数据挖掘菜鸟davidwang

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浅析DeepSeek多头潜在注意力机制（MLA）
浅析DeepSeek多头潜在注意力机制（MLA）背景：DeepSeek在无损模型效果的同时大幅降低了大模型的训练以及推理成本，引起业界广范关注...

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预告：position bias 在建模中的处理方式
提前给大家预告一篇position bias在建模中的处理方式。

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基于深度隐语义topic的用户聚合推荐--part2 推荐结果
开篇之前，我们首先回顾一下背景：part1 在19年已经写了，最近打开博客发现part2迟迟没有写，时隔这么久，临近十一终于有时间把第二部分完成...

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tf_record 的几种生成方法。
背景：大家在使用tensorflow 训练model 的时候，如何更好更快的加载数据，tensorflow官方给出了tf record这种格式，...

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基于深度隐语义topic的用户聚合推荐--part1 topic的聚合
背景：在个性化推荐系统中，新用户的快速兴趣探索，是推荐系统能否真正抓住用户的真正喜好，并达到留存的关键因素。如何快速兴趣探索，首先要选取一种合适...

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Graph Embeding（图嵌入）在短视频推荐系统的落地实战-part2
上文主要介绍了deep walk原论文是如何从原始语料获得graph，以及如何从graph，随机游走出item序列。继而通过word2vec或得...

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Graph Embeding（图嵌入）在短视频推荐系统的落地实战-part1
背景：众所周知，在个性化推荐系统，后端算法核心逻辑，分为召回，排序以及strategy调整，用户访问系统时，受限于排序模型的耗时等因素，不可能将...

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深度语义模型在推荐系统中的应用实战（youtube dnn）--part3
背景：上文讲到离线model已经训练好了。接下来就是最重要的部分，在线应用部分拿效果。在个性化推荐算法recall的整体架构中，有比较简单的写k...

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深度语义模型在推荐系统中的应用实战（youtube dnn）--part2
part2背景：众所周知，数据是最终效果的天花板，而不同model在同一份数据上只不过是代表了不同逼近天花板的程度，有鉴于此，本小节也分两大块展...

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