网爆:推荐系统的112条实战经验

2020 年 12 月 5 日 DataFunTalk
各大厂推荐系统技术实践

阿里巴巴

阿里新一代Rank技术

信息流推荐的用户增长机制

推荐系统走向下一阶段最重要的三个问题

阿里深度召回模型实践

动态网络表征学习在推荐领域的创新与实践

阿里强化学习重排实践

阿里跨域点击率预估混合兴趣模型

深度树匹配技术演进:TDM->JTM->BSAT

阿里新一代算法 JTM:如何优化大规模推荐?

深度树检索技术(TDM)及应用框架的探索实践

阿里飞猪个性化推荐:召回篇

面向下一代的粗排排序系统COLD

EdgeRec:边缘计算在淘宝推荐系统中的大规模应用

阿里飞猪旅行场景下的个性化营销平台揭秘

深度学习在阿里B2B电商推荐系统中的实践

融合Matching与Ranking的个性化CTR预估模型

阿里妈妈点击率预估中的长期兴趣建模

知识结构化在阿里小蜜中的应用

UC 信息流推荐模型在多目标和模型优化方面的进展

UC 国际信息流推荐中的多语言内容理解

浅谈 UC 国际信息流推荐

阿里零售通智能导购推荐技术实践

饿了么推荐算法演进及在线学习实践

外卖推荐算法中有哪些机制与手段?


腾讯

Angel:深度学习在腾讯广告推荐系统中的实践

如何提升微信看一看推荐混排的长期收益?

腾讯信息流内容理解技术实践

RALM: 实时 Look-alike 算法在微信看一看中的应用

Yoo视频底层页推荐系统从0到1的实践

微信"看一看"多模型内容策略与召回

微信"看一看"个性化推荐:排序篇

微信"看一看"内容理解与推荐

推荐系统 Embedding 技术实践总结

推荐系统中模型训练及使用流程的标准化


京东

京东电商推荐系统实践

京东购物在微信等场景下的算法应用实践


微博

微博推荐算法实践与机器学习平台演进

NLP 技术在微博 feed 流中的应用


Hulu

基于行列式点过程的推荐多样性提升算法

从推荐推理奔向未来AI


第四范式

全新的深度模型在推荐系统中的应用

推荐系统架构治理

基于Spark的大规模推荐系统特征工程

自动特征工程在推荐系统中的研究

分布式机器学习框架与高维实时推荐系统

推荐系统应该如何保障推荐的多样性?


网易

网易云音乐推荐中的用户行为序列深度建模

"全能选手"召回表征算法实践

Embedding在网易严选搜索推荐中的应用

网易新闻推荐:深度学习排序系统及模型


汽车之家

汽车之家推荐系统排序算法迭代之路


58同城

58同镇下沉市场中的推荐技术实践

多样性算法在58部落的实践和思考

Embedding技术在房产推荐中的应用

跨域推荐技术在58部落内容社区的实践

深度召回在招聘推荐中的挑战和实践

深度学习在商业排序的应用实践

本地服务场景下的流量分发算法实践

如何从 0 到 1 构建个性化推荐?

多业务融合推荐策略实践与思考

连接效率优化实践


滴滴

浅谈滴滴派单算法

Contextual Bandits 算法在推荐场景中的应用


爱奇艺

TF Ranking框架在爱奇艺海外推荐的实践与应用

双DNN排序模型:在线知识蒸馏在爱奇艺推荐的实践

爱奇艺搜索排序模型迭代之路


携程

Bandit算法在携程推荐系统中的应用与实践


微众银行

微众银行在联邦推荐算法上的探索及应用


花椒直播

智能推荐算法在花椒直播中的应用


凤凰新闻

信息流推荐在凤凰新闻的业务实践


省钱快报

深度学习在省钱快报推荐排序中的应用与实践


出门问问

用户行为序列推荐模型


知乎

知乎推荐页Ranking经验分享


美图

美图个性化推送的 AI 探索之路

深度学习技术在美图个性化推荐的应用实践


快看世界

快看漫画个性化推荐探索与实践


途家

Embedding 技术在民宿推荐中的应用


达观数据

怎样评价推荐系统的结果质量?

达观数据个性化推荐系统实践


搜狗

搜狗信息流推荐算法交流


NVIDIA

Merlin:基于深度学习的推荐系统框架


脉脉

推荐技术随谈


360

机器学习与推荐系统实践


搜狐

图片主题模型在推荐系统的应用实践


OPPO

AI在OPPO个性化推荐中的应用

来自大神的系统性总结

姚凯飞

做推荐系统之余,我们该思考什么?

电商推荐那点事

多维度分析:推荐效果明显的产品属性

推荐系统:石器与青铜时代

推荐系统衡量:ABtest 框架

推荐系统评价:什么是好的推荐系统

个性化推荐技术

推荐排序


张俊林

推荐系统技术演进趋势:召回->排序->重排

推荐系统中稀疏特征 Embedding 的优化表示方法

推荐系统召回四模型之二:沉重的FFM模型

知识蒸馏在推荐系统中的应用


梦想做个翟老师

推荐场景中召回模型的演化过程

多任务学习在推荐算法中的应用

Attention机制在深度学习推荐算法中的应用


辛俊波

推荐系统中的深度匹配模型

在你做推荐系统的过程中都遇到过什么坑?


哥不是小萝莉

基于用户的协同过滤来构建推荐系统

如何构建一个生产环境的推荐系统


浅梦

DeepMatch:用于广告和推荐的深度召回匹配算法库


邹敏

分类模型与排序模型在推荐系统中的异同分析


张相於

电商平台推荐系统架构演进


Others

图推荐算法在E&E问题上的应用

基于内容和上下文的音乐推荐

社交推荐系统中的用户交互

主流推荐引擎技术及优缺点分析

知识图谱辅助的个性化推荐系统

YouTube 基于深度神经网络推荐系统剖析



好嘞,今天的分享到此结束,小编跑路了,再见,做推荐相关的小伙伴门,这个周末好好过呦 ~~~

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活动推荐:

不知道小伙伴们对今天的文章满意吗?如果没看过瘾,12月19日,9:00-17:10,在DataFunTalk的年终大会推荐算法论坛上,我们还邀请了来自阿里妈妈、阿里搜索推荐、阿里飞猪、快手、58同城、陌陌等公司或部门的10位嘉宾,为大家带来推荐系统最新最前沿的技术以及端到端的工业级实践经验分享论坛全程在线直播,感兴趣的小伙伴欢迎识别海报二维码报名参与哦!

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DataFunTalk 专注于大数据、人工智能技术应用的分享与交流。发起于2017年,在北京、上海、深圳、杭州等城市举办超过100场线下沙龙、论坛及峰会,已邀请近600位专家和学者参与分享。其公众号 DataFunTalk 累计生产原创文章300+,百万+阅读,9万+精准粉丝。

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推荐系统,是指根据用户的习惯、偏好或兴趣,从不断到来的大规模信息中识别满足用户兴趣的信息的过程。推荐推荐任务中的信息往往称为物品(Item)。根据具体应用背景的不同,这些物品可以是新闻、电影、音乐、广告、商品等各种对象。推荐系统利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议,帮助用户决定应该购买什么产品,模拟销售人员帮助客户完成购买过程。个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为,向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。随着电子商务规模的不断扩大,商品个数和种类快速增长,顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。这种浏览大量无关的信息和产品过程无疑会使淹没在信息过载问题中的消费者不断流失。为了解决这些问题,个性化推荐系统应运而生。个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台,以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。

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