Deep Learning Recommendation Model for Personalization and Recommendation Systems

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Deep Learning Recommendation Model for Personalization and Recommendation Systems

这篇文章出自facebook,主要探索了如何利用类别型特征(categorical features)并且构建一个深度推荐系统.值得注意的是,文章还特别强调了工业实现上如何实现并行,也很良心地给出了基于Pytorch和Caffe2的模型实现. 引言目前的个性化推荐系统深度模型主要有两种方式: 推荐系统角度:这类系统使用内容过滤,即由专家对物品分类,然后根据用户的喜好进行匹配推荐.该领域随后发展为协同过滤方法,或者是其它基于邻居和隐语义(Latent factor)方法. 预测分析角度:这类方法…

【深度学习Deep Learning】资料大全

最近在学深度学习相关的东西,在网上搜集到了一些不错的资料,现在汇总一下: Free Online Books by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville Neural Networks and Deep Learning42 by Michael Nielsen Deep Learning27 by Microsoft Research Deep Learning Tutorial23 by LISA lab, University…

Use of Deep Learning in Modern Recommendation System: A Summary of Recent Works（笔记）

注意:论文中,很多的地方出现baseline,可以理解为参照物的意思,但是在论文中,我们还是直接将它称之为基线,也就是对照物,参照物. 这片论文中,作者没有去做实际的实验,但是却做了一件很有意义的事,他收罗了近些年所有推荐系统中涉及到深度学习的文章 ,并将这些文章进行分类,逐一分析,然后最后给出了一个推荐系统以后的发展方向的预估. 那么通过这篇论文,我们可以较为系统的掌握这些年,在推荐系统方面,深度学习都有那些好玩的应用,有哪些新奇的方法,下面是论文的一个粗糙翻译: 概述: 随着互联网上…

Wide and Deep Learning Model

https://blog.csdn.net/starzhou/article/details/78845931 The Wide and Deep Learning Model(译文+Tensorlfow源码解析) 原创 2017年11月03日 22:14:47 标签: 深度学习 / 谷歌 / tensorflow / 推荐系统 / 397 编辑删除 Author: DivinerShi 本文主要讲解Google的Wide and Deep Learning 模型.本文先从原始论文开始,先一步…

Edge Intelligence: On-Demand Deep Learning Model Co-Inference with Device-Edge Synergy

边缘智能:按需深度学习模型和设备边缘协同的共同推理本文为SIGCOMM 2018 Workshop (Mobile Edge Communications, MECOMM)论文. 笔者翻译了该论文.由于时间仓促,且笔者英文能力有限,错误之处在所难免:欢迎读者批评指正. 本文及翻译版本仅用于学习使用.如果有任何不当,请联系笔者删除. 本文作者包含3位,En Li, Zhi Zhou, and Xu Chen@School of Data and Computer Science, Sun Yat…

Geometric deep learning on graphs and manifolds using mixture model CNNs

Monti, Federico, et al. "Geometric deep learning on graphs and manifolds using mixture model CNNs." arXiv preprint arXiv:1611.08402 (2016). 摘要:作者提出课一个统一的框架,这个框架能把传统CNN泛化到非欧空间上.作者还说以前的一些工作是他们这个工作的特例.作者在图片,图结构数据和3D形状分析上都取得了最好的成绩. 1.介绍 1.1 相关工作 1.2…

Wide & Deep Learning Model

Generalized linear models with nonlinear feature transformations (特征工程 + 线性模型) are widely used for large-scale regression and classification problems with sparse inputs. Memorization of feature interactions (线性模型中学习到的特征系数解释性强)through a wide set of cr…