作者：daicoolb 编译：ronghuaiyang 导读 今天给大家介绍一个github仓库，收集了非常多的推荐系统的数据集，非常的全面，非常的实用，做推荐系统相关的同学可以收藏一下。...这些数据集在可作为基准的推荐系统中非常流行。...包括标签基因组数据，1100个标签的1200万个相关性得分。 Jester：http://eigentaste.berkeley.edu/dataset/ 来自小丑在线笑话推荐系统的匿名评级。...PythonGitCode：https://github.com/lab41/hermes Hermes是Lab41对推荐系统的一次尝试。...通过分析多种推荐系统算法在不同数据集上的性能，探讨了如何为新的应用选择推荐系统。
本文整理了2023年以来，ChatGPT等语言大模型在推荐系统中的应用。基于大模型的推荐系统，与传统的推荐系统差异非常大，如果大模型推荐系统能取得成功，势必会对原来的推荐系统造成不小的冲击。...下面汇总了2023年1月份到5月份大模型在推荐系统中应用的6篇文章。...这篇文章利用大模型进行title扩展、用户特征生成、解决冷启动等问题。下图为文中构造的prompt，用来进行3方面的数据扩充。...最后，对于冷启动用户，利用用户少量的历史浏览行为，让大模型生成更多用户可能感兴趣的新闻信息。 在得到上述各类扩展信息后，利用扩展出的数据进行下游新闻推荐系统模型的训练。...同时，文中的ChatGPT并没有在推荐系统数据上进行finetune，就能达到这样的效果，也表明了ChatGPT在推荐系统中的落地是非常有潜力的。
一、前述 线上模型部分根据用户的行为数据进行推荐，相当于测试数据 二、具体代码 package com.alibaba.dubbo.demo.impl; import com.alibaba.dubbo.demo.RcmdService...implements RcmdService { @Override public List getRcmdList(String uid) { // 获得数据库连接
为了达到上述的效果，我们设计了推荐系统的整体架构： 主要包括四个部分，离线机器学习平台、统一推荐管理平台、在线推荐引擎以及周边系统； Ø 离线机器学习平台 模块的核心功能是负责离线数据处理，包括特征、画像开发...Ø 统一推荐管理平台 推荐管理平台是推荐算法开发同学日常工作中使用最多的模块，配置算法、开发特征、配置模型、数据分发、定义推荐系统执行 DAG 图、接口 debug、线上推荐问题排查等等，可以说推荐系统涉及到的工作都在这个平台上完成...、小时级特征、天级特征、月级特征；但是月级和天级用户量非常大，上线需要十几个小时，今年统一切到了 featurekv。...Ø 页面配置化设计方案 下图是我们现网统一推荐管理端页面，包含两个大模块：推荐系统和数据资源管理。...运维成本高还有另外一个非常大的挑战是我们活动资源推送带来瞬间流量峰值。这个瞬间流量峰值，直接把推荐系统搞挂了，自动扩容还没启动，机器资源就跑满了，导致大量的逻辑失败。
TLDR: 当前将大语言模型用于推荐系统存在三方面问题：1）大语言模型不在推荐系统数据上训练，并且推荐数据通常不公开可用。...2）用户交互数据通常与自然语言文本模式不同，无法确定大语言模型能否从交互数据中学习到更多的重要知识。3）难以同时适配不同的用例训练。...例如，视频推荐系统通常根据用户从观看历史和其他候选特征中隐含的偏好向用户推荐视频，而用户通常不用提供自然语言偏好。这使得推荐系统的性能不能与大语言模型相比。...为了诱导这种自然语言偏好，对话推荐系统应运而生，用户可以使用自然语言标签或对话语言直接与系统交互。 然而，将大语言模型用于会话式推荐系统存在以下困难。...在各种会话推荐数据集和任务进行了广泛的基准测试，验证了其对于推荐性能的改进，同时说明了该技术如何将传统协同过滤信号与大语言模型相结合，此外证明了该模型能够一致地实现SOTA性能。
其实推荐系统前面已经讲过不少，那时候主要是放在机器学习上讲的，既然这次要系统撸一遍数据挖掘，就把推荐系统单独拿出来说一说。相信如果做过推荐系统的人，都知道是什么回事。...闲话不多说，今天既然说到推荐系统概述，重点会推荐的场景、推荐的算法、推荐的架构以及美团的推荐算法都是怎么做的讲下。...因而推荐系统其实更多的是解决的资源分配的问题，当然从用户的角度来说是解决的信息筛选的成本问题。 不可避免推荐系统就把人、产品、数据这些都捆绑在一起。...之前整理了个推荐系统的基本平台架构，大体的内容有这些： ? 像在系统推荐平台逻辑大体上有这些： ?...美团推荐框架 ? 从框架的角度看，推荐系统基本可以分为数据层、触发层、融合过滤层和排序层。
推荐系统是通过分析用户的行为数据和内容特征，向用户推荐其可能感兴趣的内容或商品的技术。推荐系统的目标是提高用户满意度和平台的转化率。常见的推荐系统类型包括协同过滤、基于内容的推荐、混合推荐系统等。...针对这一问题，可以采用分布式训练、模型压缩等技术，提升大模型在推荐系统中的应用效率。 5.2 数据隐私与安全 大模型在推荐系统中的应用，需要处理大量用户数据，数据隐私和安全问题不可忽视。...可以通过差分隐私、联邦学习等技术，保护用户数据隐私，同时实现精准推荐。 5.3 模型泛化与鲁棒性 推荐系统面对的是海量的用户和多样化的需求，大模型需要具备良好的泛化能力和鲁棒性。...6.2.2 推荐策略 结合用户实时行为数据，利用大模型的在线学习能力，实时更新推荐结果，实现个性化推荐。 6.2.3 效果评估 通过A/B测试，评估大模型推荐系统的效果。...通过构建精准的用户画像、提升内容理解与表示、实现实时推荐和在线学习，大模型可以显著提升推荐系统的精准度和用户体验。然而，在实际应用中，仍需面对计算资源、数据隐私和模型泛化等挑战。
混合推荐系统 文章到目前为止所介绍的不同类型的推荐系统都各有优劣，他们根据不同的数据给出推荐。一些推荐系统，如基于知识的推荐系统，在数据量有限的冷启动环境下最为有效。...其他系统，如协同过滤，在有大量数据可用时则更加有效。在多数情况下，数据都是多样化的，我们可以为同一任务灵活采用多种方法。因此，我们可以结合多种不同技术的推荐来提高整个系统的推荐质量。...例如，在Arcbees，我们使用了神经网络和来自IMdB的数据成功建立了一个电影评分预测系统。神经网络可以快速地执行复杂的任务并轻松地处理大量数据。...所使用的数据是电影评分，数据集来自MovieLens。...在上面的实例中，Pandas与我们的CPU足以处理MovieLens的数据集。然而，当数据集变得更庞大时，处理的时间也会变得更加漫长。
TLDR: 本文提出一种新的大语言模型增强的推荐框架LLMRec。具体地，LLMRec提出了三种基于大语言模型的图数据增强策略来强化使用辅助信息的推荐系统。...因此，一个新的推荐框架LLMRec被提出以利用大语言模型有效地协助推荐系统。...具体地，LLMRec提出使用三种基于大语言模型的数据增强策略来强化使用辅助信息的推荐系统，这三种数据增强策略是: i) 隐式反馈的增强 ii) 物品属性的增强 iii) 用户画像的增强。...将生成的训练数据取一定数量与原始的训练数据进行合并。 将最终合并的推荐数据用推荐系统的训练。...更细致地可以划分为general CF, 有side information的推荐系统，有数据增强的推荐系统，自监督推荐系统。
写在前面 【推荐系统】专栏历史文章： 深入理解YouTube推荐系统算法 深入理解推荐系统：召回 深入理解推荐系统：排序 深入理解推荐系统：Fairness、Bias和Debias 深入理解推荐系统：推荐系统中的...attention机制 深入理解推荐系统：特征交叉组合模型演化简史 深入理解推荐系统：超长用户行为序列建模 深入理解推荐系统：DIN 深度兴趣网络 作为【推荐系统】系列文章的第九篇，将以“序列化推荐算法...在推荐系统中，用户行为序列化建模一直是个非常重要的话题，本文总结了近年来广告、推荐领域的十大序列化推荐算法，主要介绍每个算法的结构和其特点。 为什么进行序列化推荐？...传统的推荐系统，例如基于内容和协同过滤的推荐系统，以一种静态的方式建模用户和商品的交互并且只可以捕获用户广义的喜好。然而现实生活中，用户的行为前后都存在极强的关联性甚至因果性。...，排序模型使用隐式反馈数据进行训练会是有偏的。
如果你也对LLM颠覆搜推广范式充满期待（虽然可能还要不少时间），持续梳理follow大模型在推荐系统中的应用工作，欢迎一起讨论！ 未完，持续更新中......Rec 既然是大模型在推荐系统中的应用，那么首先要梳理对比下传统推荐模型和LLM的优缺点，推荐到底在 "馋" LLM的什么？...一般推荐系统都包括以下几个关键流程： 数据采集 ：推荐系统展示结果给用户后，通过在线系统收集用户反馈数据，得到原始数据（raw data）； 特征工程 ：主要是对原始数据进行处理，例如特征选择、增强...但目前研究大多都是基于用户历史行为数据的推荐，缺乏对NDR场景下长文本的处理能力。 Solution NDR问题定义，给定用户u及其需求表述q，推荐系统f需要从候选集C中推荐出合适结果R。...，用LLM解决推荐系统的数据稀疏性问题（论文讨论对象是基于图神经网络的推荐系统）。
因此，最近的研究尝试利用大语言模型的强大能力来增强推荐系统，并且已经在推荐系统多个子任务上进行了初步尝试，比如Top K推荐、评分预测、对话推荐以及解释生成等。...大语言模型在电影推荐场景中各种推荐任务示例 鉴于推荐系统这一研究方向的快速发展，迫切需要对现有的大模型增强的推荐系统进行系统概述，以便为相关领域的研究人员和从业者提供深入的了解。...因此，在本文中从预训练、微调和提示等各个方面对大模型增强的推荐系统进行了全面综述。下表展示了每种分类下具体的推荐任务和骨干模型以及对应的参考文献。...然后，从预训练、微调和提示三个范式来回顾大语言模型在增强推荐系统方面的最新技术。...tuning 最后，综述讨论了这个新兴领域的未来发展方向，比如大模型中的幻觉缓解技术、可信大模型推荐系统、特定垂直领域的大模型应用于推荐等
这次我们介绍商品推荐系统： 推荐系统是什么 推荐引擎的分类 常见的推荐算法 混合的推荐机制(重要) 推荐系统架构 协同过滤的实现 推荐引擎解决的几个问题 主动的用户，通过类目和搜索进行引导，对结果页进行干预...它需要一些用户的历史数据，一般由三个部分组成： 基础数据 包括用户的访问、浏览、下单、收藏，用户的历史订单信息，评价信息等很多信息； 推荐算法系统推荐算法系统主要是根据不同的推荐诉求由多个算法组成的推荐模型...根据系统用户的基本信息发现用户的相关程度，这种被称为基于人口统计学的推荐（Demographic-based Recommendation） 根据推荐物品或内容的元数据，发现物品或者内容的相关性，这种被称为基于内容的推荐...推荐系统的应用场景 Amazon 利用可以记录的所有用户在站点上的行为，根据不同数据的特点对它们进行处理，并分成不同区为用户推送推荐： 今日推荐 (Today’s Recommendation For...但可以想象，不同行为的数据取值可能相差很 大，比如，用户的查看数据必然比购买数据大的多，如何将各个行为的数据统一在一个相同的取值范围中，从而使得加权求和得到的总体喜好更加精确，就需要我们 进行归一化处理
本文结构： 推荐系统 常用方法 简介 模型 cost, gradient 表达式 代码实现 应用实例 参考： Coursera－Andrew Ng 的 Machine Learning Sirajology...推荐系统 根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。 为用户节省时间，还能挖掘可能用户自己都不知道的潜在兴趣点。...还有很多例子和方法，以及冷启动等关键问题，推荐大家看《推荐系统实战》这本书，之前去听新浪微博的分享，这本书是他们推荐系统部门的必备材料。 ---- 2....引入数据 图中可见用户对电影的评分热点图。...先从 lightfm 这个库里引入需要的数据，还有 LightFM 用来构建模型。
一、前述 经过之前的训练数据的构建可以得到所有特征值为1的模型文件，本文将继续构建训练数据特征并构建模型。 二、详细流程 ?...将处理完成后的训练数据导出用做线下训练的源数据（可以用Spark_Sql对数据进行处理） insert overwrite local directory '/opt/data/traindata' row...format delimited fields terminated by '\t' select * from dw_rcm_hitop_prepare2train_dm; 注：这里是将数据导出到本地...，方便后面再本地模式跑数据，导出模型数据。...将模型文件和用户历史数据，和商品表数据加载到redis中去。
大模型LLM在越来越多的领域开始崭露头角，前段时间我们整理了大模型在推荐系统中的应用 survey，当时留了一些坑没填上，今天补上。...from=from_copylink 本篇只做内容更新，重复的内容不再写了，之前的可以参考：奥创纪元：当推荐系统遇到大模型LLM 2.3.1 候选打分任务 RecFormer 【KDD'23】Text...； 基于此，论文提出使用推荐数据微调（Instruct Tuning）LLM（LLaMA-7B+LoRA）。...【没有找到很多资料，欢迎推荐补充~】 LLM 在电商推荐系统的探索与实践 利用大模型的知识和推理能力，提高推荐模型对商品信息、上下文、用户行为序列的知识表达。...： 问题：由于训练数据的不平衡等因素导致的大模型输出存在某种偏好或倾向，进而引发一系列伦理和社会问题 Can ChatGPT Make Fair Recommendation？
1.导读 在推荐系统中，用户回存在各种异构行为，对这些行为的有效挖掘能够提升我们对用户偏好和行为的理解。...本文提出采用大模型LLM从用户的异构行为信息中提取和融合异构知识，然后将异构知识和推荐任务相结合，在LLM上执行指令微调进行个性化推荐。...基于推荐任务和异构知识构建了一个指令数据集，包括输入、指令和输出。输入是上面生成的异构知识。指令和输出是专门为推荐而生成的一系列任务描述和目标结果。...2.3 推荐 给定一个用户，从数据库中检索用户行为异构知识作为LLM的输入。然后，根据推荐任务设计指令，进行推理和计算，并为用户输出推荐结果。...3.结果 image.png 往期推荐 如何更好地继续预训练（Continue PreTraining） 从NeurIPS2023速览大语言模型智能体最新研究进展 CIKM'23 | 统一的搜索推荐冷启动基础模型
前言：3月24号，由iTechClub华南分会和腾讯SNG数据中心联合举办的“腾讯QQ大数据与AI应用”沙龙在腾讯大厦圆满举行。...此文为分享主题 “QQ大数据推荐系统的架构演进“ 的PPT，如有疑问，欢迎交流 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
整理：极验 作者：Roxana Pamfil 在互联网时代，推荐系统无处不在。不仅可以向用户推荐实体商品，还可以推荐电影、歌曲、新闻报道、酒店旅行等，为用户提供量身定制的选择。...这些系统中有许多都涉及了协同过滤——根据其他相似用户的偏好向用户推荐 item。推荐系统的背后还用到了包括矩阵分解、邻域方法以及各种混合方法。...网络和社区结构 网络是系统的抽象表示，其中称为节点的对象通常以成对的方式通过边相互交互。...总结 二部图是购买数据的自然表示。一项重要任务是预测新的边，可以将其引入推荐系统和针对性的促销活动。在计算性能方面，社区检测是我们描述的过程中最耗时的部分。...最后，网络模型可以相对容易地扩展到更复杂的场景，这些场景包括例如时间信息，节点元数据或有关产品层次结构的信息。
不同场景、不同阶段的推荐系统各部分重要程度不同 ~~ 推荐效果影响因素：用户需求、数据质量、算法策略、模块位置、展现样式、契合产品… 推荐目标：实现产品目标，合适的才是最好的 核心问题：如何构建一个用户对商品的评价模型...▌宏观 从宏观上来看，好的推荐系统就是满足用户的需求，帮助其进行路径优化与兴趣发现。微观上来讲，好的推荐系统一定是再为产品服务，不同的产品阶段，我们需要确立不同的推荐系统目标及评价体系。...，通过数据分析发现，用户的购物周期呈正态分布，如下图。...所以上面这一切都基于数据洞察，维度基本有以下几个：用户数，用户群体，推荐功能，推荐内容，非个性化 or 个性化，Top-N ，列表浏览，是否实时反馈，消费需求变化情况。...而根据内部的数据分析，一般来说，85%的销量会来自35条高流量路径。 7.
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