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那么，工业级推荐系统的最佳实践是怎样的呢？Facebook的推荐团队在本文给出了他们的答案。本文详细介绍了Facebook最新的推荐系统实践包括特征处理、算法建模、代码实现和平台介绍。如此详细清楚的论文，可以说是工业界推荐系统的必读论文之一。
从这篇YouTube论文，剖析强化学习在工业级场景推荐系统中的应用.【导读】本文作者根据两篇工业界背景的论文解答了RL在推荐场景需要解决的问题与困难，以及入门需要学习得相关知识点。.2个月前，业界开始流传youtube成功将RL应用在了推荐场景，并且...
论文导读论文核心工业级推荐系统，通常是一次下发一个序列（多个item，该论文称为slate）。常规rank模型是pointwise建模单点预估，slate内的item选择也不考虑序列内影响和长期收益。本文将强化学习应用于推荐排序，来建模LTV。
王喆：重读Youtube深度学习推荐系统论文，字字珠玑，惊为神文王喆：YouTube深度学习推荐系统的十大工程问题简单总结一下，输入用户属性特征和历史行为序列，经过NN网络做softmax，在当时有价值的一点是最终softmax之前的网络层可以当作是u_vec，且使用了负采样加速训练，线上使用ANN做serving加…
YouTube深度学习推荐系统解读.该模型发表于2016年，应用于YouTube上的视频推荐。.该篇文章按照工业级推荐系统的架构将整个推荐流程分为两个阶段：候选集生成(召回)和候选集排序(排序)(见下面图1)。.构建YouTube视频推荐系统会面临三大问题：规模大(YouTube有...
如果你的推荐系统只有LR，只有记忆功能，答案是：不会。.因为<中国人，火鸡>属于小众模式，在历史样本罕有出现，LR的L1正则直接将<中国人火鸡>打分置0，从而被从评分卡中剔除.不要小看这个问题，它关乎到企业的生死，也就关系到你老板和你的腰包.记住...
因此，召回物品的质量直接决定了整个推荐系统效果上限，是工业级推荐中非常重要的一环，近些年相关研究也百花齐放。Mobius[1]从样本着手探究如何对召回模型进行优化。论文的起点是，如果能够找到那些本身是“好”的但是却没有被系统...
早在推荐算法被提出来的初期，就一直有关于基于隐私保护的推荐系统的研究。.比如，正如我们所熟知的Netflix大赛把研究人员关于推荐系统的研究热情带到了高点，但后来却因开放出来的数据集导致用户隐私泄露而叫停。.而攻击的方法也很简单，文献[Arvindet...
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论文导读论文核心工业级推荐系统，通常是一次下发一个序列（多个item，该论文称为slate）。常规rank模型是pointwise建模单点预估，slate内的item选择也不考虑序列内影响和长期收益。本文将强化学习应用于推荐排序，来建模LTV。
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因此，召回物品的质量直接决定了整个推荐系统效果上限，是工业级推荐中非常重要的一环，近些年相关研究也百花齐放。Mobius[1]从样本着手探究如何对召回模型进行优化。论文的起点是，如果能够找到那些本身是“好”的但是却没有被系统...
早在推荐算法被提出来的初期，就一直有关于基于隐私保护的推荐系统的研究。.比如，正如我们所熟知的Netflix大赛把研究人员关于推荐系统的研究热情带到了高点，但后来却因开放出来的数据集导致用户隐私泄露而叫停。.而攻击的方法也很简单，文献[Arvindet...
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