浅谈工业级推荐系统 我于2020年8月受“第一届工业级推荐系统研讨会”的邀请，做了题为“工业级推荐系统最新的挑战和发展”的主题演讲。...工业级推荐系统及其生态系统 ---- 工业级推荐系统和学术研究中的推荐系统最大的一个区别，也是最容易忽视的一个区别在于，前者往往是某个产品中的一个环节，甚至有时候是一个很小的环节。...工业级推荐系统作为复杂的软件系统 ---- 这里要提到的最后一个工业级推荐系统的特性，也是推荐系统的学术研究往往会完全忽视的，那就是工业级推荐系统往往是一个复杂的软件系统。...从软件系统的角度来看，工业级推荐系统和推荐系统研究有着比较大的差别。...总结点评 ---- 我们在这一篇文章中为大家阐述了三个工业级推荐系统的重要特征。这三个特征都有别于推荐系统的主流学术研究，但都是推荐系统应用到工业界产品中所需要思考的问题。
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...这里是方便演示真正的生产环境是直接用脚本提交spark任务，从hdfs取数据结果仍然在hdfs，再用ETL工具将训练的模型结果文件输出到web项目的文件目录下，用来做新的模型，web项目设置了定时更新模型文件...//得到稀疏向量 val sam: RDD[SparseVector] = sample.map(sampleFeatures => { //index中保存的是，未来在构建训练集时...trainSet") // la.sample(true, 0.001).saveAsTextFile("testSet") // println("done") //逻辑回归训练
导读 目前的模型训练过程只获取用户的反馈作为标签，而没有考虑到之前推荐中的错误。本文为推荐系统构建一个自纠正学习循环（称为 ReLoop），从而从之前的推荐错误中学习知识。...构建自定义损失来鼓励每个新模型版本在训练期间减少对先前模型版本的预测误差。 核心：利用前一次训练的预测结果来约束当前轮次训练的性能不能差于前一次，简单有效。 2....方法 image.png 2.1 生产中的训练循环 推荐模型的训练循环如图 1(a) 所示。 首先，从用户对曝光商品的隐式反馈中收集训练数据，即点击商品作为正样本，未点击商品作为负样本。...最后，在线曝光和点击事件将被记录在用户行为日志中，进而触发新的一段时间的训练。 可以发现相邻训练程序之间的联系非常松散，因为每个程序都独立地训练自己的模型。...除了上述损失函数还需要正常的推荐模型训练，此处采用交叉熵损失， \mathcal{L}_{c e}=-y \log \hat{y}-(1-y) \log (1-\hat{y}) 因此总损失为 L=\
一、前述 根据前文中架构，本文我们讨论线下部分构建训练集部分。因为我们离线部分模型的选择是逻辑回归，所以我们数据必须有x和y. 二、具体流程 1.从数据库中分离出我们需要的数据。 ...2.构建训练集中的关联特征 ? 流程： ? 2.构建训练集中的基本特征 ? 总结：注意特征名离散化因为如果特征不离散化会造成数据之间有关系。...local inpath '/opt/sxt/recommender/script/sample.txt' into table dw_rcm_hitop_sample2learn_dm; 3、构建训练数据... STRING, pay_ability STRING )row format delimited fields terminated by '\t'; 最终保存训练集的表... STRING, features STRING )row format delimited fields terminated by '\t'; 3.2 训练数据预处理过程
7月19日，腾讯云在工业质检合作伙伴沙龙暨生态联盟发布会上，宣布升级发布工业质检训练平台TI-AOI 2.3版本，并携手首批合作伙伴成立工业AI质检生态联盟，共同推动人工智能技术与实体产业深度融合，助力行业加快发展新质生产力...腾讯云副总裁、腾讯云智能产研负责人吴永坚表示，腾讯云在工业质检领域深耕多年，现已构建起包括工业质检训练平台TI-AOI、腾讯云TI平台等在内的AI视觉检测产品矩阵。...此次升级发布的工业质检训练平台TI-AOI，是面向工业视觉质量检测场景推出的零代码开发和交付工具，它以深度学习检测为核心，构建起一个高效、稳定的数据处理和工作流程。...做好工业AI质检项目，需要“光、机、电、软、算”软硬件一体化的系统工程能力。...此次成立工业AI质检生态联盟，是腾讯云工业AI质检生态的进一步深化。
由于近些年深度学习技术的飞速发展，大力加速推动了AI在互联网以及传统各个行业的商业化落地，其中，推荐系统、计算广告等领域彰显的尤为明显。...但是，这里存在几个问题，很多欲从事推荐系统的同学大多数学习的方式是自学，1、往往是学了很多的推荐算法模型，了解些推荐里常用的算法，如：协同过滤、FM、deepFM等，但是却不清楚这些模型在工业界推荐系统中是如何串联...范式二：多模型融合 范式三：联合训练、ESMM，MMOE框架，ESM2等 ESMM的实现 第四部分：实时召回策略与前沿推荐技术 Week12-13: 工业界新闻推荐系统中冷启动与热点文章实时召回 人群分桶...强化学习在推荐场景中的应用 Week15: 项目总结，部署以职业规划 工业界项目的部署 推荐系统岗位的面试要点 大厂的面试攻略 如何准备简历、包装自己 职业规划 课程其他的细节可以联系课程顾问来获取...新闻推荐项目 目前业界最主流的推荐系统使用 “多路召回 + 精排” 的方式，本项目中，带你掌握这种工业界最流行的推荐方式，你将使用MF、双塔等深度网络进算法对用户和物品进行表达，并基于ANN检索的方式实现召回
这篇论文是 GraphSage 一次成功的应用，也是 GCN 在大规模工业级网络中的一个经典案例，为基于 GCN 结构的新一代 Web 级推荐系统铺平了道路。...GCN 在工业中应用的主要挑战在于如何在数十亿节点和数百亿边的网络中高效完成训练，对此论文提出了以下几种改进措施： 「动态卷积」：通过对节点的领域进行采样构建计算图来执行高效局部卷积，从而减轻训练期间对整个图进行操作的需要...「多 GPU 训练」：为了能够在单台机器上充分利用多个 GPU 进行训练，作者以多塔（Mulit-tower）的方式训练前向和反向传播。...2.4 Efficient nearest-neighbor lookups 作者主要通过计算 query 和 item 的 Embedding 向量的 k-近邻来进行推荐。...除了保证高度可扩展性外，作者还引入 Importance Pooling 和 Curriculum Learning 的技术大大提高了模型的性能和收敛速度，从实验结果表明 PinSAGE 显著了提升了推荐系统的效果
制造业是中国工业化的源头，也是工业生产大国。任何一步的质量都可能影响生产过程的变化。表面缺陷不仅影响产品的美观和舒适性，还会对其性能产生不良影响。因此，制造商对产品的表面缺陷检测非常重视。...对于一些重要的按钮，尤其是停机和上下键安装错误，很容易导致严重事故，因此迫切需要使用人工智能检测手段，引入机器视觉检测，配合AI智能化算法，有效控制产品质量，从而消除或减少缺陷产品的产生，提高生产效率。...图片一、系统架构AI视觉检测系统主要通过光源和图像传感器(工业相机)获取产品的表面图像，利用图像处理算法提取图像的特征信息，然后根据特征信息对表面缺陷的定位、识别、分类等判定与统计，通过图像采集、图像校正...二、系统功能图像采集：500万像素8帧/秒定焦定高工业相机，由算法自动处理，面板高度不同带来的对焦可调整;图像预处理：预处理算法消除每个面板的长、宽、高均不相同，模板制作的好坏、视差的高低所带来的影响。...可扩展性：该系统可不仅仅局限于检修盒面板的检测，所有可以用模板匹配方法解决的问题，都可以无缝采用该软件系统。三、系统软件检验窗口：支持查看待检设备及模板图像、检验结果等，设置系统初始化配置。
今天的分享，主要包括三个部分： 首先介绍我们为什么需要做 AI 训练加速，也就是整体背景和出发点是什么； 第二部分我们会系统性的分析实际训练过程中的可能会遇到的性能瓶颈问题，然后针对这些问题，介绍目前主要的加速方案...为什么需要 AI 训练加速？ 在 AI 系统中，一个模型从生产到应用，一般包括离线训练和推理部署两大阶段。...、以及专为 AI 设计的高性能并行文件系统 PFS； AI 加速层，包括数据湖存储加速套件 RapidFS，AI 训练加速套件 AIAK-Training，AI 推理加速套件 AIAK-Inference...由上可知，数据并行相比单卡训练，主要增加了额外的通信开销。 通过前述分析，我们知道加速AI 训练不单是某一方面的工作，需要从数据加载、模型计算、分布式通信等系统维度综合考虑。...从存储系统上，我们可以使用更高性能的存储介质，或者基于这些高速存储介质组成的并行文件系统，或者说一些缓存加速系统。前面介绍到的，百度百舸也提供了相应的存储系统方案，比如 PFS、RapidFS 等。
受到相关技术的启发，推荐系统最近两年也出现了一些学习用户通用表征的算法和深度模型，也就是，通过对用户行为进行某种程度预训练，然后adapt到一些下游任务中，这些下游任务包括，跨域推荐和用户画像预测，本文简要介绍几种代表性工作...该论文的一个贡献是建立了推荐系统和NLP、CV领域的桥梁，也是通用用户表征比较早期的做法，对后续工作很有启发，同时，作者也发布了一套开源代码和数据集（短视频场景），可以用于预训练、迁移学习、表征学习、画像预测等重要的推荐系统任务...关于表征的迁移效果，论文做了一些ablation study主要是关于推荐系统场景。...500倍，ShopperBERT的60倍以上，有望成为推荐系统领域大模型预训练的里程碑工作。...由于微信公众号试行乱序推送，您可能不再能准时收到AI科技评论的推送。为了第一时间收到AI科技评论的报道， 请将“AI科技评论”设为星标账号，以及常点文末右下角的“在看”。
文章作者：梁超 腾讯 高级工程师 编辑整理：Hoh Xil 内容来源：DataFun AI Talk 出品社区：DataFun 导读：本次分享的主题为推荐系统中模型训练及使用流程的标准化。...我们就需要一个很好的系统来管理所有的特征和模型。 2. 推荐系统流程 ? 简单回顾下推荐系统的流程，整个推荐系统需要从数以百万计的内容池中筛选出数以十计的文章推荐给最终的用户。...常用的推荐模型有 LR、FM、DNN、W&D、DeepFM、DIN 等模型，对于推荐系统，无论使用哪种模型，都需要以下几个模块： 样本搜集：训练模型离不开大量的训练样本，所以需要进行样本 ( 特征和标签...推荐系统中模型迭代的痛点 与研究中给定的数据集不同，推荐系统中的模型需要不断地迭代调优。在日常的工作中，我们常常需要在保证现有模型服务稳定的前提下，不断地增加新的特征，训练新的模型。...模型训练所需的特征需要和在线预测时的特征完全一致。在工业界中，一般会将在线特征 dump 到日志中，训练时结合标签生成完整的训练样本，从而保证在线、离线特征的一致性。
背景介绍 互联网用户会训练大量在线产品和服务，因此很难区分什么对它们更有兴趣。为了减小信息过载，并满足用户的多样性需求，个性化推荐系统扮演着重要的角色。...精准的个性化推荐系统有利于包括publisher和platform在内的需求侧和供给侧。 CTR预测是为了估计一个用户在特定context上、在某个推荐item上的概率。...因此，许多工业界公司都会在它们的推荐系统上部署deep ctr模型，比如：google play的Wide&Deep、Huawei AppGallery的DeepFM/PIN，Taobao的DIN和DIEN...因此，如何提升Deep CTR模型的训练效率并且不伤害它的效果是在推荐系统中的一个必要问题。...然而，工业界推荐系统的大多数deep models是以batch模式进行训练的，它会使用一个fixed-size window的训练数据来迭代训练模型。
在推荐系统场景中，分布式扩展性提升10倍以上，单位算力性能也有显著提升，并在美团内部业务中大量使用，本文介绍了相关的优化与实践工作。...2 大规模训练优化挑战 2.1 业务迭代带来的挑战 随着美团业务的发展，推荐系统模型的规模和复杂度也在快速增长，具体表现如下： 训练数据：训练样本从到百亿增长到千亿，增长了近10倍。...图2 自动化实验框架 2.2.2 业务视角的负载分析 在推荐系统场景中，我们使用了TensorFlow Parameter Server[3]（简称PS）异步训练模式来支持业务分布式训练需求。...5 总结与展望 TensorFlow在大规模推荐系统中被广泛使用，但由于缺乏大规模稀疏的大规模分布式训练能力，阻碍了业务的发展。...美团推荐系统场景的模型训练，目前主要运行在CPU上，但随着业务的发展，有些模型变得越来越复杂，CPU上已经很难有优化空间（优化后的Worker CPU使用率在90%以上）。
（1）问题 跨领域推荐系统尝试通过领域间信息转移的方法解决传统的推荐系统问题。...本节讨论以下几个方面，一是传统推荐系统已经能解决的问题，二是CDRS方面尝试解决传统推荐系统存在问题的研究，三是CDRS遇到的问题。...传统推荐系统解决的问题： 传统推荐系统研究尝试改善准确率和与其它系统的差异性，Ricci et al. [2011]列出了推荐系统最热门的研究问题，作为图14中的x轴，这些问题中的一部分与推荐系统的数量正相关...图14 推荐系统问题跨领域解决方法 CDRS方面尝试解决传统推荐系统存在问题的研究： 跨领域推荐系统旨在解决现存的推荐系统问题。现存的推荐系统的问题根据收集的一级研究被分成4类：如图14所示。...CDRS推荐不会遇到隐私问题，因为推荐是在多个不同的系统领域之间进行的，没有哪个系统能够保证自己的用户的其他系统的相似。
用户，项目和评分矩阵建立的推荐生态系统，通常被称为一个领域。 目前，推荐系统的研究聚焦于单领域推荐，例如，淘宝网向用户推荐商品；B站向其用户推荐视频内容，网易云音乐向用户推荐歌单。...这些推荐系统往往都只是针对具有特定兴趣的用户，并没有覆盖大多数用户。 目前，推荐系统的研究聚焦于单领域推荐，例如，淘宝网向用户推荐商品；B站向其用户推荐视频内容，网易云音乐向用户推荐歌单。...这些推荐系统往往都只是针对具有特定兴趣的用户，并没有覆盖大多数用户。 单领域推荐系统面临许多问题，如冷启动问题，稀疏性问题等。...）等，截止到完成该综述，Li的定义方法更为流行，下面详细介绍两种定义方式： ·Li的领域定义方法： 系统领域：当数据在目标推荐系统评分矩阵（如MovieLens）比某些相关的推荐系统（如Netflix）...已提出的定义在二.1中进行了详细的阐述，所有的三要素定义方式都以评分矩阵为基础，评分矩阵是推荐系统最基础最重要的部分，评分矩阵包括用户对推荐系统中被推荐项目的行为。
背景 事实上，在推荐系统的学术研究中，我们过于关注模型的创新，而忽视了落地可行性以及实用性。这与模型的新颖度和复杂度不同，是另外一个层面的值得我们考虑的问题。...因此，本文中所推荐的论文，是针对推荐系统的定期重训练需求设计的模型。本人认为这是一个不错的话题，因此推荐给大家。...定期对推荐模型进行重训练是十分重要的。因为时间不会为了推荐系统而停止，但离线训练模型的结果却会。也就是说，我们不能用一个月前的离线训练结果来为此刻的用户做推荐。...合理性在于，先前训练中获得的知识会集中在模型参数中，这样，表达性神经网络就应该能够将知识提炼到所需的目的。 重训练的流程可以由下图看到：其中，为当前时刻，表示之前的推荐模型，是基于新的数据的推荐模型。...整个转移组件的作用是联合历史推荐模型和新数据推荐模型的知识，并服务于下一时刻的预测。 ? （2）顺序训练方法。将提出的表达转移组件用于对未来一段时间的推荐，以优化转移组件在推荐上的表现。
《系统日报》持续关注分布式系统、AI System，数据库、存储、大数据等相关领域文章。每天以摘要的形式精选不超过三篇系统文章分享给大家。...以GPT3为代表的大深度学习模型是现在很火的技术，Colossal-AI 的目标就是解决大模型训练过程遇到的各种分布式难题。...最近几年的 AI 模型正在急速变大，训练常常需要需要多个 GPU，比如训练 GPT3 需要几千个 GPU。因此，在多个 GPU 上分布式训练前沿 AI 大模型已经成为业界常态。...Colossal-AI 的愿景是让用户仅需少量修改，便可将已有 PyTorch/TensorFlow 项目与 Colossal-AI 结合，快速将单机代码自动、高效地扩展为分布式系统。...Feature Map)：每一层输出的中间结果，训练过程中每个神经网络层的输出。 Colossal-AI 实现的分布式训练技术包括数据并行、张量并行、流水线并行、ZeRO并行和 offload 并行。
来源 | 深度传送门（ID: gh_5faae7b50fc5） 导读：本文是“深度推荐系统”专栏的第十一篇文章，这个系列将介绍在深度学习的强力驱动下，给推荐系统工业界所带来的最前沿的变化。...本文主要根据Google推出的引领推荐系统与CTR预估工业界潮流至今的一大神作W&D[1]，所总结出来的深度推荐系统与CTR预估工业界必读的论文汇总。...觉得这个整理思路不错，于是也照葫芦画瓢整理了一下推荐系统和CTR预估上工业界同样鼎鼎大名Google出品的W&D[1]论文相关高引用的论文汇总。...其实主要是对近年来推荐系统和CTR预估工业界影响力较大的论文做一个简单的思路梳理，首先上图如下，圆圈内数字为论文被引用数量。 ?...Network Representation Learning 参考文献 [1] Wide & Deep Learning for Recommender Systems, DLRS 2016 (*本文为AI
推荐系统是现代消费者网络应用程序的基本组成部分，它试图预测用户的偏好，以更好地服务于相关商品。因此，作为推荐系统输入的高质量用户和项目表示对于个性化推荐至关重要。...最后，我们演示了如何在现代工业规模的深度学习推荐系统中有效地利用由此产生的大型嵌入表来提高候选对象的检索和排名。
图神经网络是近年来很火的一个研究方向，在生物化学，推荐系统，自然语言处理等领域都得到了广泛应用。其中图神经网络在推荐系统的应用方面，已有几篇综述[1][2][3]做过详细的归纳总结。...第一小节会简单介绍一些基础通用且有代表性的GNN模型，后三小节分别介绍Deeper GNN，Scalable GNN和Heterogeneous GNN三个方向，这些都是在将图神经网络应用到推荐系统时经常涉及的知识...2.1 应用阶段 推荐系统不同阶段的特点影响着我们对某项技术的使用，召回阶段可以说是样本的艺术，而排序阶段可以说是特征的艺术。...常见的一种方式是将Item推荐建模为User结点与Item结点的链接预测任务，同样在离线存下训练好的User和Item Embedding用于线上召回。...在应用GNN到推荐系统时，主要从异构建模和特征交互两个角度改进模型，Attention机制和Layer Aggregation贯穿其中。
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