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RSS订阅原创 推荐系统中的“相关性建模”
因为相关推荐场景有主商品，而主商品可能代表了用户的真实意图，也可能是随意点击，所以DIHN先通过UIN预测用户对主商品的兴趣，响应生成精确的概率分数，以预测用户对主商品的意图；另一方面，很多业务场景，本身就具有相关性要求，比如商品详情页推荐、MiniDetail场景以及一些所见即所得场景（如聚划算、百亿补贴等），但相关的工作目前还比较少，在此抛砖引玉，基于个人的理解对相关推荐的工作进行简单整理，相关论文可在公众号后台回复Relevant-RecSys-Papers获取，欢迎一起交流学习。
2023-04-17 20:48:32
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原创 WSDM‘23 推荐系统论文梳理
本文对WSDM'23推荐系统相关论文(41篇)进行梳理，后续选择感兴趣的论文进行单独解读，相关论文可在公众号后台回复WSDM2023-RecSys获取，我也会更新到Github-Currently_Awesome-RecSys-Papers中 (部分未公开的论文后面再补充，欢迎关注/Star)。
2022-12-04 22:21:09
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原创 AI写代码修Bug画画写诗，ChatGPT&DALLE2试用攻略
ChatGPT&DALLE2是OpenAI的最新研究成果，在量子位看到他的强大功能后，就自己试玩了一下，比如我让ChatGPT帮我写一个GraphSage模型，ChatGPT先简单解释了一下GraphSage，然后写出了不错的PyTorch代码 (详见见示例一)，是不是很神奇？
2022-12-02 20:24:30
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原创 ICLR‘23 UnderReview | LightGCL: 简单而有效的图对比学习推荐系统
本文对其中的推荐系统论文 Simple Yet Effective Graph Contrastive Learning for Recommendation 一文进行解读。论文可在公众号后台回复 ICLR-2023-RecSys 获取，所有论文都是按照该方式存档。 本文代码也已公开在https://anonymous.4open.science/r/LightGCL/。
2022-11-01 22:23:43
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原创 NeurlPS‘22 推荐系统论文梳理
本文对NeurlPS'22推荐系统相关论文进行梳理，后续选择感兴趣的论文进行单独解读，相关论文可在公众号后台回复NeurlPS2022-RecSys-Papers获取，我也会更新到Github中 (部分未公开的论文后面再补充，欢迎关注/Star)。
2022-11-01 22:20:45
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原创 推荐系统之用户多兴趣建模(一)
在之前的文章中，我们将2022年已公布的AI顶会(含SIGIR/KDD/WSDM/ICDE/CIKM、RecSys/WWW、ICML/ICLR/ACL/NAACL/AAAI/IJCAI等) 中推荐系统相关论文梳理了一遍，具体可以参考系列文章:推荐系统之用户多兴趣建模(一) - 知乎从本文开始，对推荐系统的各个研究方向进行一些梳理。......
2022-08-14 23:06:11
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原创 KDD‘22推荐系统论文梳理(24篇研究&36篇应用论文)
KDD' 22已公布录用论文，接收254篇/投稿1695篇，录用率为14.98%。经过两个月的速读，终于把2022年已公布的推荐系统相关顶会梳理一遍，暂时只剩KDD (很快CIKM也将公布，欢迎关注，及时获取最新分享) ，其他会议的论文可以参考公众号或知乎的文章。本文对**Research Track**推荐系统相关的**24篇**论文和**ADS Track**推荐系统相关的**36篇**论文进行分类整理。整理不易，欢迎点赞收藏关注，一起交流学习。...
2022-08-07 11:37:01
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原创 ICDE‘22推荐系统论文梳理之Industry篇
ICDE' 22已公布录用论文，本文对推荐系统论文进行整理，共9篇，只有3篇论文+一篇PPT公开。ICDE开会都很久了，似乎很多论文都不公开，前面的Research Track也是如此；虽然CCF评级A，对其印象依然很差。...
2022-08-05 21:50:47
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原创 ICDE‘22推荐系统论文之Research篇
ICDE' 22已公布录用论文，本文对其进行分类整理。按任务&场景划分，主要包括点击率预估[1, 2]、序列推荐[3]、会话推荐[4, 5]、跨域推荐[6]、POI推荐[7, 8]、论文推荐[9]、冷启动[6, 10]、可解释性[11]、O2O[12]等；按技术划分，主要包括图网络[5, 13, 14]、元学习[10]、对比学习[3]、度量学习[11]、联邦学习[15]、NAS[2]等。...
2022-08-04 09:15:08
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原创 AAAI‘22 推荐系统论文梳理
AAAI' 22已公布录用论文，接收1349篇/投稿9020篇，录用率为15.0% ，完整录用论文列表见文中链接。本文对其中推荐系统相关的15篇论文进行分类整理。按任务划分，主要包括冷启动、捆绑推荐、公平推荐、多任务、序列推荐、会话推荐等；按技术划分，主要包括元学习、图网络、对...
2022-07-31 20:06:24
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原创 WSDM‘22推荐系统论文梳理
本文对WSDM 2022推荐系统方向论文进行分类整理。按任务划分，主要包括序列推荐、会话推荐、点击率预估、跨域推荐、Debias、路径推荐、协同过滤、组推荐、公平性、E&E等；按技术划分，主要包括对比学习、对抗学习、强化学习、模仿学习、联邦学习、集成学习、因果推断、元学习、图网络等。...
2022-07-29 13:20:27
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原创 SIGIR‘22 推荐系统论文之图网络篇
本文选择推荐系统图网络方向的论文进行解读，SIGIR'22 推荐系统图网络方向的论文较多[1][2]，在此先对其进行归类，分为会话推荐(4篇)、知识图谱(5篇)、点击率预估(2篇)、对抗/去燥/纠偏(4篇)、图对比学习(6篇)、POI(2篇)、多样性(1篇)、协同过滤(2篇)、其他(2篇)，其中多篇已在SIGIR'22推荐系统论文系列解读过，比如对比学习、POI、多样性等，可参考《推荐系统论文梳理系列》中对应的链接，本文选择未解读部分进行解读。...
2022-07-25 00:32:53
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原创 SIGIR‘22 推荐系统论文之对比学习篇
本文选择SIGIR 2022推荐系统对比学习方向的论文进行解读，包括5篇Long Paper，6篇Short Paper。
2022-07-19 23:34:47
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原创 SIGIR‘22 推荐系统论文之序列推荐(短文)篇
中已对Long Paper进行解读，本文选择序列推荐方向的Short Papers进行解读，短文整体质量较低，不过可以学习一下其中的算法思想。
2022-07-11 23:55:04
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原创 RecSys‘22 推荐系统论文梳理
RecSys是推荐系统领域旗舰会议，2022年除了一篇搜索论文，其余全是推荐系统。[1] 已对论文进行简单整理，本文进行分类整理，并对已经公开的论文进行解读。由于论文数量较少，我会合并一些类别，并把只有一篇论文的类别放到其他中。...
2022-07-10 14:12:22
2443
原创 SIGIR‘22 推荐系统论文之序列推荐(长文)篇
[1] [2]已对推荐系统相关论文进行梳理，本文选择序列推荐方向的Full Papers进行解读。第一篇是解耦，第三篇是结合，怎么发论文，你学会了吗？
2022-07-08 23:37:47
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1
原创 SIGIR‘22 推荐系统论文之POI篇
鉴于[1] [2]已对推荐系统相关论文进行梳理，本文选择POI (Point-of-Interest)方向的论文进行解读。如果对该方向不了解，可以参考综述文章[3] [4]。如果对该方向很感兴趣，[5]对POI的最新论文进行了整理。...
2022-07-06 22:33:46
2211
原创 ACL/NAACL‘22 推荐系统论文梳理
本文对推荐系统相关论文进行梳理，有新任务新数据集，刷榜必备；有搞笑版：一石二鸟统一召回和排序模型；有多任务学习，有利用正负反馈信息去噪，有会话推荐和预训练语言模型。由于论文数量较少且方向分散，分类标注在单篇中，不再整体汇总。...
2022-07-03 17:18:00
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原创 分享两个不错的Tensorflow教程
之前主要研究方向是计算机视觉，万年PyTorch党，如今转做搜广推，突然变成Tensorflow，还是1.x版本，就很不习惯，简单看文档不够系统，认真看文档比较费时间，找到两个不错的Tensorflow教程，分别是tensorflow 1.x和2.x版本，有需要的朋友可以公众号 (AI算法札记)领取，回复tensorflow1或tensorflow2即可获取对应版本。...
2022-06-30 22:09:30
365
原创 WWW‘22 推荐系统论文之图神经网络篇
基于图网络的推荐系统论文，主要改进思路：无需使用给定的社交网络、局部和全局信息利用 (本身local，主要是global)、高阶信息利用、结构邻居与语义邻居、互蒸馏、时空信息利用等，基本是将图网络的一些进展迁移到推荐系统领域。...
2022-06-29 21:17:25
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原创 不平衡之钥: 重加权法知几何
重加权，也称为代价敏感学习，通过调整训练期间不同类别的损失值来对类别进行重新平衡，近期的研究提出了各种代价敏感学习方法来处理类别不平衡问题，包括类别级重加权和类别级re-margining，大家熟知的Focal loss、动态权重等都属于重加权方法。...
2022-06-26 21:40:24
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原创 WWW‘22 推荐系统论文之多任务与对比学习篇
[1] [2]已对推荐系统和计算广告相关论文进行梳理，《WWW'22 推荐系统论文之序列推荐篇》已对序列推荐方向的论文进行总结，由于多任务学习和对比学习存在较多交叉，本文选择多任务学习和对比学习两个方向个人感兴趣的论文进行进一步解读，对于已有人解读的论文，本文会给出相应链接。...
2022-06-25 21:19:59
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原创 WWW‘22 推荐系统论文之序列推荐篇
WWW 2022已公布录用论文，接收323篇/投稿1822篇，录用率为17.7%，完整录用论文列表见Accepted Papers – TheWebConf 2022[1] [2]已对推荐系统和计算广告相关论文进行梳理，本文选择序列推荐方向个人感兴趣的论文进行进一步解读，对于已有人解读的论文，本文会给出相应链接。...
2022-06-24 21:53:37
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转载 动态权重之多任务不平衡论文 (二) MetaBalance
最近在梳理动态权重相关论文，MetaBalance依据目标任务的梯度动态对辅助任务的梯度进行缩放，通过标准化后与目标梯度相乘使得目标任务和辅助任务的梯度能够在相同的量级上，缓解辅助任务梯度过大或过小的问题。朋友已进行解读，转载一下。...
2022-06-20 22:22:06
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原创 动态权重之多任务不平衡论文 (一)
动态权重，或者称为自适应权重，可以广泛应用于多场景、多模态、多国家、多任务、多标签等各种任务的不平衡学习中。出于完整性，在《不平衡问题: 深度神经网络训练之殇》一文中，已对不平衡问题进行总结。本文主要对动态权重在多任务学习不平衡问题中的应用论文进行解读。...
2022-06-19 00:23:28
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原创 ICML/ICLR‘22 推荐系统论文梳理
机器学习三大会质量较高，但推荐系统相关论文较少，ICLR公开评审，未录用论文也可以获取，在此一并整理，未录用论文会标出。几篇读下来都相对晦涩，主要还是了解一下定义了什么问题，提出了什么方法，开拓思维，思考在实际业务中是否可能有结合点。...
2022-06-11 16:40:32
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原创 不平衡问题: 深度神经网络训练之殇
很早之前就对动态权重比较感兴趣，最开始接触动态权重，是17年师兄师姐的一篇论文[1]。动态权重，或者称为自适应权重，可以广泛应用于多场景、多模态、多国家、多任务、多标签等各种任务的不平衡学习中。出于完整性，本文先对不平衡问题进行总结。...
2022-06-04 20:20:49
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原创 推荐系统相关顶会整理
推荐系统相关顶会整理算法工程师是否应该持续读论文？\x0d\x0a\x0d\x0a尤其是对于业务属性偏重的搜索/推荐/广告算法岗位，很多人的工作主要涉及业务理解以及数据清洗，对于模型的优化以及新模型的应用较少，这种情况下是否需要在工作之余阅读最新的论文呢？答案自然是需要。https://mp.weixin.qq.com/s/LE2_MaRrU_kuhQh1_DB5uQ推荐系统相关顶会整理 - 知乎推荐系统相关顶会整理1. 引言知乎有个比较火的问题是， 算法工程师是否应该持续读论文？尤其是对于业务属性偏重的搜
2022-05-27 21:29:52
1081
原创 算法工程师实习校招面经 (上篇)
公众号【面经1】算法工程师实习校招面经 (上篇)知乎深度学习算法工程师面经(微软、阿里、商汤、滴滴、华为、海康、平安、陌陌等offer)之上篇 - 知乎一、引言“温故而知新，可以为师矣”，基于《公众号短期规划》一文，我将首先对过去在实验室及实习秋招过程中的工作进行总结，主要包括实习校招面经、目标检测、属性识别、人脸聚类、图卷积、不平衡问题等部分。由于21年已转推荐算法，时间原因，温故部分主要是对过去笔记的整理，不会涉及太多最新的内容，如果有同学继续从事相关工作，也可以私聊，在Github的
2022-04-30 18:55:30
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转载 关于lower_bound( )和upper_bound( )的常见用法
lower_bound( )和upper_bound( )都是利用二分查找的方法在一个排好序的数组中进行查找的。在从小到大的排序数组中，lower_bound( begin,end,num)：从数组的begin位置到end-1位置二分查找第一个大于或等于num的数字，找到返回该数字的地址，不存在则返回end。通过返回的地址减去起始地址begin,得到找到数字在数组中的下标。upper_...
2019-08-11 20:05:15
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原创 目标检测20年综述之（一）
目标检测20年综述本文是一篇综述的阅读笔记：《Object Detection in 20 Years: A Survey》介绍历史上的里程碑检测器、检测数据集、评价指标、检测系统的基本构件、加速技术，以及最新最先进的检测方法。本文还综述了行人检测、人脸检测、文本检测等重要的检测应用，并对其面临的挑战以及近年来的技术进步进行了深入分析。1. Introduction目标检测解决什么问题？...
2019-07-10 09:53:59
1058
原创 微软/阿里/商汤等计算机视觉算法实习面经
Github面经详细知乎专栏一、概述岗位：计算机视觉算法岗题目：凭记忆整理；侵权：如果侵犯公司隐私，请告知删除；个人：跨专业菜鸟一枚，只是给大家提供一些参考，面试题目只是部分，有些可能忘记了。总体情况：面试13家，可以算是8中6，另外5家或是不想继续面了或是可以拿offer时间不合适。offer（6个）： 微软、阿里、商汤、海康、华为、平安科技offer时间不合适（2个）：搜...
2019-05-28 18:53:52
3145
1
原创 Python/Numpy/Pandas中axis=0和1分别代表什么
1.看整体从整体的维度上看，axis的值，意味着顺着这一维进行操作，体现在shape上，就是把这一维度合并。比如下图，axis=0，本来(2,3,4,5)的维度变成了(3,4,5)，也就是第0个维度合并没了。2.看具体如上图，axis=0，意味着顺着第0维，垂直上下方向对行进行合并，也就是把行数从3行合并成了1行，整体从(3,4)的维度变成了(4)axis=1，意味着顺着第1维，水...
2019-05-18 21:20:44
5443
转载 如何进行算法学习（刷题/刷leetcode）
文章目录算法不是拼智商难度要循序渐进按算法分类来选题解题三部曲1. 看懂题目2.分析，推导解法3.将思路转换为代码算法的封装保持持续的动力总结参考资料算法学习or刷题/leetcode可能是每个计算机学生或者其他想做程序员的人必须经历的一件事情，因为无论实习还是校园招聘，都会对这方面进行考察。对很多人来说，刷题可能是一件比较枯燥乏味的事情，当然除了accepted那一刻。转载一篇看到很好的文章...
2019-05-16 18:02:02
15204
6
转载 PyTorch 学习笔记（六）：PyTorch的十七个损失函数
文章目录1. L1loss2.MSELoss3.CrossEntropyLoss5.PoissonNLLLoss6.KLDivLoss7.BCELoss8.BCEWithLogitsLoss9.MarginRankingLoss10.HingeEmbeddingLoss11.MultiLabelMarginLoss12.SmoothL1Loss13.SoftMarginLoss14.MultiLa...
2019-05-14 23:50:57
3818
张量典型相关分析_杨慧军.pdf
2018-05-08
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