匹配是搜索和推荐中的关键问题,在很多任务中都有着广泛的应用,比如很多自然语言处理任务(信息检索,自动问答,机器翻译,对话系统)都可以抽象成文本匹配问题。过去传统的匹配问题只要集中在人工定义特征之上的关系学习,模型的效果很依赖特征的设计。而深度学习的引入,能够从大量数据中自动学习特征表示,并且能够更好的拟合复杂的交互关系。在WSDM 2019上来自中国人民大学的徐君研究员,中科大的何向南教授,以及今日头条副总裁李航博士共同带来深度学习匹配搜索和推荐深度学习匹配在搜索和推荐中这两个任务中的应用。

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20190212 wsdm_2019_tutorial Deep Learning for Matching in Search and Recommendation.pdf
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机器学习的一个分支,它基于试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的一系列算法。

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