推荐系统算法研究的相关内容

文章 2023-12-04 来自：开发者社区

推荐系统算法的研究与实践：协同过滤、基于内容的推荐和深度学习推荐模型

推荐系统是一种通过分析用户历史行为、个人兴趣和社交关系等信息，向用户提供个性化推荐内容的技术。推荐系统在电子商务、社交网络和音乐视频等应用中得到了广泛应用。本文将详细介绍推荐系统算法的研究与实践，重点介绍了协同过滤、基于内容的推荐和深度学习推荐模型，并分析了它们的优缺点和实际应用场景。 1. 协同过滤推荐算法协同过滤（Collaborative Filtering）是目前应用最广泛的推...

文章 2022-12-22 来自：开发者社区

从Wide and Deep、DeepFM到DLRM，现代的推荐系统算法研究

2019年5月，Facebook开放了他们的一些推荐方法，并引入了DLRM(深度学习推荐模型)。这篇文章旨在解释DLRM和其他现代推荐方法是如何以及为什么能够如此出色地工作的，通过研究它们是如何从该领域以前的结果中衍生出来的，详细解释它们的内部工作原理和思路。基于AI的个性化广告已成为在线营销中的标准配置，而Facebook，Google，Amazon，Netflix等公司是在线营销之王，因为他....

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更新时间 2024-04-30 19:41:08

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视觉计算服务Visual Compute Service是一款弹性可伸缩的视觉智能计算服务。提供视觉数据接入、AI算法训练、计算资源调度的能力，通过API支撑开发业务应用，同时帮助开发者提升视觉AI创新效率，专注核心业务创新。

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