推荐系统从0到1_1
生活随笔
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推荐系统从0到1_1
小编觉得挺不错的,现在分享给大家,帮大家做个参考.
推荐系统从0到1_1，目录中的内容会在专栏中一一补充和详细介绍。请大家耐心等待 。
- 目录结构
- 引言
- 推荐系统的必要性
- 搭建推荐系统所需要的材料
- 推荐系统整体框架概览
- 推荐系统核心技术框架
- 数据预处理
- 用户画像
- EE问题和相关算法
- 曝光量的重要性和CTR的置信度
- TopN推荐
- CF算法原理介绍和实现
- 用户画像在推荐的应用
- 基于用户和文章标签的匹配召回
- 基于用户行为的个性化推荐
- Word2Vec介绍和应用
- Bert处理文本
- 用户行为与item的向量化
- 用户行为与物品之间的相似
- CTR预估
- 基于图片进行推荐
- 文章质量评分系统
- 离线排序模型
- 资讯去重算法
- YouTube-DNN召回算法
- YouTube-DNN排序算法
- DSSM
- MIND
- SDM
- 序列检索推荐
- FM
- FFM
- Wide&Deep 算法
- DeepFM
- FTRL
- GBDT+LR
- Node2vec
- LINE
- DIN
- DIEN
- 排序架构
- TF-Serving
- 根据用户实时行为进行推荐
- FLINK实时推荐
- ABTest框架和实现
- Item的实时曝光控制
- 推荐系统的多样性
- 查问题的正确姿势
- 算法团队人员招聘
- 算法团队管理
- 算法项目管理
- 怎样向合作部门介绍算法
- 算法对于业务的评价
目录结构
引言
推荐系统的必要性
搭建推荐系统所需要的材料
推荐系统整体框架概览
推荐系统核心技术框架
数据预处理
用户画像
EE问题和相关算法
曝光量的重要性和CTR的置信度
TopN推荐
CF算法原理介绍和实现
用户画像在推荐的应用
基于用户和文章标签的匹配召回
基于用户行为的个性化推荐
Word2Vec介绍和应用
Bert处理文本
用户行为与item的向量化
用户行为与物品之间的相似
CTR预估
基于图片进行推荐
文章质量评分系统
离线排序模型
资讯去重算法
YouTube-DNN召回算法
YouTube-DNN排序算法
DSSM
MIND
SDM
序列检索推荐
FM
FFM
Wide&Deep 算法
DeepFM
FTRL
GBDT+LR
Node2vec
LINE
DIN
DIEN
排序架构
TF-Serving
根据用户实时行为进行推荐
FLINK实时推荐
ABTest框架和实现
Item的实时曝光控制
推荐系统的多样性
查问题的正确姿势
算法团队人员招聘
算法团队管理
算法项目管理
怎样向合作部门介绍算法
算法对于业务的评价
总结
以上是生活随笔为你收集整理的推荐系统从0到1_1的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。
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