作者 | 陈开江 责编 | 何永灿 推荐系统工程师技能树 掌握核心原理的技能 数学：微积分，统计学，线性代数 周边学科：信息论基础 推荐算法：CF，LR，SVM，FM，FTRL，GBDT，RF，SVD，RBM，RNN，LSTM，RL 数据挖掘：分类，聚类，回归，降维，特征选择，模型评价 实现系统检验想法的技能： 操作系统：Linux 编程语言：Python/R， Java/C++/C，sql，shell RPC框架：thrift， Dubbo，gRPC web服务：tornado, djang
FunRec开源项目从第一次提交到现在已经快两年了，为了让帮助更多同学入门推荐算法，我们开源了《FunRec-推荐系统》教程，并在组队学习中，帮助学习者成长。
作为人工智能最重要的应用之一，推荐系统几乎存在于我们日常生活的各个角落。作为人工智能最具有前景的技术之一，图学习在学习推荐系统中的各类客体间复杂关系上表现出了强大的优势。希望通过这篇文章，可以让你对基于图学习的推荐系统形成一个全面而系统的认知。
推荐系统是一个相当火热的研究方向，在工业界和学术界都得到了大家的广泛关注。希望通过此文，总结一些关于推荐系统领域相关的会议、知名学者，以及做科研常用的数据集、代码库等，一来算是对自己涉猎推荐系统领域的整理和总结，二来希望能够帮助想入门推荐系统的童鞋们提供一个参考，希望能够尽快上手推荐系统，进而更好更快的深入科研也好、工程也罢。
【摘要】 GaussDB(for Redis)轻松搞定推荐系统核心存储，为企业级应用保驾护航。
又到了一年一度的金三银四，每次总能听到一些读者的反馈，问：有没有关于 xxx 的面试题，索性就把我所收集的 GitHub 上关于面试题的项目分享给大家。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 近年来，深度学习出现并统治了人工智能领域。推荐系统技术迎来了一次重大的革新，推荐系统正式进入了深度学习时代。 学术界尝试用深度学习设计推荐算法，工业界也将深度学习广泛应用于实际项目。 01 推荐系统与深度学习的碰撞 涌现出一大批优秀成果 2016年，微软亚洲研究院谢幸博士的团队开始将深度学习、知识图谱、强化学习、图神经网络等最新技术应用到微软的广告、新闻、游戏等推荐场景，取得了推荐效果、用户活跃度以及广告收入的大幅度提升，并发表了一系列有影响力的学术论
作者：Derrick Harris 翻译：岳辰 校对: 陈洁(转载请保留) 摘要：Cloudera目前正在进行一个名叫Oryx的开源项目，旨在将机器学习的方法代入Hadoop，而这个早些时候Apache Mahout做过类似的尝试都以失败告终。 当Hadoop软件的卖方Cloudera在去年收购一家总部在伦敦的公司Myrrix时，他们并没有大肆宣传。他们也没有将之后公司在机器学习技术方面的成就带入公众的视线里。而公司的技术以及她的创始人，Sean Owen，却很可能成为一笔非常可观的资产。 在
今天跟大家分享一篇来自于昆士兰大学总结的基于自监督学习的推荐系统综述，该文章总结了150篇自监督推荐系统相关的文献。具体的，该文根据统一的范式概括了四大类方法，并提炼了三种训练范式。另外，还总结了三类数据的经典数据增强技术。最后该文提出了一个全新的自监督推荐系统开源库SELFREC，该库实现了超10种经典的自监督学习推荐算法。作者希望通过总结的文章为该领域的学者与实践人员提供统一的视角与整体的学习框架。
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 2016年，微软亚洲研究院谢幸博士的团队开始将深度学习、知识图谱、强化学习、图神经网络等最新技术应用到微软的广告、新闻、游戏等推荐场景，取得了推荐效果、用户活跃度以及广告收入的大幅度提升，并发表了一系列有影响力的学术论文。他们将成功的经验进行总结，与微软云计算团队的邬涛博士、张乐博士等合作者一起开发了Microsoft Recommenders项目。 该项目在2018年底正式开源，目前是GitHub上星标最多的开源推荐系统项目。 后深
目前在推荐系统领域，应用深度学习模型来实现推荐，可以取得非常好的效果，是未来的发展趋势。以一个新闻推荐的简单例子来看，用户访问APP时，会对推送的新闻条目点击（正样本）或是滑过不点击（负样本），这些点击行为信息、加上用户信息、新闻条目信息经过特征提取以后，可以得到用户特征和新闻特征之间的匹配度，匹配度越高说明用户对这条新闻越感兴趣。因此再推送新的新闻时，就可以从清单中选择匹配度最高的新闻推送给用户。
本文给大家介绍一篇刚被ACM旗舰期刊 ACM Computing Surveys (CSUR) 接收的基于会话推荐系统 (Session-based Recommender Systems (SBRS)) 的综述长文。ACM Computing Surveys 是计算机学科最具影响力的期刊之一，其最新影响因子为7.99，为CORE Rank A* 期刊，主要发表计算机科学领域较有代表性的综述论文。
TLDR: 本文介绍了一个开源大模型推荐评测平台OpenP5，旨在促进用于研究的基于大模型生成式推荐系统的开发、训练和评估。
如果说互联网的目标，是连接一切，那么推荐系统的作用，就是建立更加高效的连接了。 推荐系统从没像现在这样，影响着我们的生活。当你上网购物时，天猫、京东会为你推荐商品；想了解资讯，头条、知乎会为你准备感兴趣的新闻；想消遣放松，抖音、快手会为你奉上让你欲罢不能的短视频。 而驱动这些巨头进行推荐服务的，都是基于深度学习的推荐模型。 2019 年阿里的千人千面系统，促成了天猫“双 11” 2684 亿成交额。假设通过改进商品推荐功能，使平台整体的转化率提升 1%，就能在 2684 亿成交额的基础上，再增加 26.84
本文给大家介绍一篇刚被 ACM 旗舰期刊 ACM Computing Surveys (CSUR) 接收的基于会话推荐系统 (Session-based Recommender Systems (SBRS)) 的综述长文。ACM Computing Surveys 是计算机学科最具影响力的期刊之一，其最新影响因子为 7.99，为中科院认定的一区 Top 期刊，CORE Rank A* 期刊，主要发表计算机科学领域较有代表性的综述论文。
传统的推荐算法与用户的交互较为缺乏，难以及时有效地把握用户兴趣。基于对话的推荐系统（Conversational Recommender System，CRS）能够通过与用户深入互动来了解用户兴趣，成了推荐系统领域一个新的研究热点。基于对话的推荐系统的核心是用户与推荐系统的在线交互，即将通过用户与推荐系统的对话交互过程获得用户的反馈，并将用户反馈融入推荐模型中，期望更好地理解用户的兴趣并提升推荐的准确性。
推荐系统在人们的日常生活中随处可见，成为我们生命中不可或缺的一部分。作为当今应用最为广泛和成熟的 AI 技术之一，它是信息生产者、传播者与用户之间的桥梁，可以让信息最精准、最高效地到达需求不一的用户面前。
本文由知名开源平台，AI技术平台以及领域专家：Datawhale，ApacheCN，AI有道和黄海广博士联合整理贡献，内容涵盖AI入门基础知识、数据分析\挖掘、机器学习、深度学习、强化学习、前沿Paper和五大AI理论应用领域：自然语言处理，计算机视觉，推荐系统，风控模型和知识图谱。是你学习AI从入门到专家必备的学习路线和优质学习资源。
版权声明：License CC BY-NC-SA 4.0 / 自豪地采用谷歌翻译 https://blog.csdn.net/wizardforcel/article/details/89632889
作者在《推荐算法工程师的成长之道》这篇文章中讲到推荐算法工程师是一个好的职业选择，并且讲解了职业发展路径及定位、怎么成长等话题(还没看的可以看起来)。
今天跟大家分享一个即将在WWW2022会议上进行基于对比学习的推荐系统的Tutorials，该教程来自于昆士兰大学团队。其首先对推荐系统的研究背景与发展历史进行简述，然后介绍了对比学习与基于对比学习的推荐系统的相关定义，随后总结了经典的数据增强技术，随后重点讲述了基于对比学习的推荐系统的分类，即对比式、生成式、预测式以及混合式，然后介绍了一个全新的自监督推荐系统开源库SELFREC，该库实现了超10种经典的自监督学习推荐算法。最后，作者介绍了当前研究的局限性以及未来展望。欢迎大家关注！
推荐系统最早在亚马逊的网站上应用，根据以往用户的购买行为，推荐出购买某种产品同时可能购买的其他产品，国内做的不错的当当网,有时候买书，它总能给我推荐出我感兴趣的其他书来，也算是技术极大的促进了销售。 一般的协同过滤算法，首先是收集用户对事物（产品）的评分情况，一种直接对某本书，或者某个歌曲打分，另种是隐性的打分，比如商务系统中，购买了表示打2分，浏览了打1分，其他的0分。我比较看好隐性打分，因为直接打分需要用户的参与程度比较高，很多网站都在内容页中留一个打分的按钮，从1～5选一个，我可能喜欢这篇文章，可我哪
本文由知名开源平台，AI 技术平台以及领域专家：Datawhale，ApacheCN，AI 有道和黄海广博士联合整理贡献，内容涵盖 AI 入门基础知识、数据分析\挖掘、机器学习、深度学习、强化学习、前沿 Paper 和五大 AI 理论应用领域：自然语言处理，计算机视觉，推荐系统，风控模型和知识图谱。是你学习 AI 从入门到专家必备的学习路线和优质学习资源。
导读：本文是“深度推荐系统”专栏的第十篇文章，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RecSys 2019中论文《Are We Really Maki
2019年12月8日至12月14日，微众银行首席人工智能官杨强教授受邀参加于加拿大温哥华举办的人工智能和机器学习领域的国际顶级会议：神经信息处理系统大会（Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems，简称NeurIPS）。在微众银行联合谷歌、卡内基梅隆大学举办的联邦学习国际研讨会上，杨强教授以《Federated Recommendation》为主题，分享了微众银行首创的联邦推荐技术的最新研究成果和落地应用。
作为一种已经存在了近 30 年的开源脚本语言，PHP 拥有一个庞大且非常忠诚的开发人员社区。它也非常容易学习，使其成为 Web 开发初学者的理想第一语言。
CTR(Click-through rate, 点击率)预估在工业级推荐系统、广告系统中是非常重要的一个环节, 其预估效果会直接影响推荐系统的性能. CTR预估常伴有训练数据量大、特征高度稀疏、推断性能要求高等特点, 使得算法的设计多围绕这些特点来进行. 本文旨在梳理经典CTR预估模型的演化历程, 分为如下几个小节:
深度学习深刻地影响了机器学习的许多领域。然而，在推荐系统领域，它的影响需要一段时间才能感受到。在本文中，我们概述了在Netflix的推荐系统中使用深度学习所遇到的一些挑战和经验教训。我们首先概述了Netflix服务上的各种推荐任务。我们发现不同的模型架构擅长于各自不同的任务。尽管许多深度学习模型可以被理解为现有(简单)推荐算法的扩展，但我们最初并没有发现在性能上有显著的改善。只有当我们在输入数据中添加了大量异构类型的特征时，深度学习模型才开始在我们的设置中崭露头角。
本文主要从整体角度介绍推荐系统，先介绍了推荐系统定义与系统架构等背景，然后详细说明如何评价一个推荐系统。
我之前翻译过一篇文章《破解 YouTube 的视频推荐算法》，得到了很多人的好评，在各个算法、大数据公号上纷纷转载。最初看到这篇文章是@fengyoung 在Facebook上分享的，觉得题目很有意思就看了一遍，看完后感觉很有启发，遂决定翻译一下让更多人看到。
本文介绍了大数据推荐系统在广告投放中的应用和实践，包括Facebook、Google、微博、360、腾讯、Oracle等公司的实践案例。文章还介绍了推荐系统架构设计、数据处理、模型训练、实时推荐等方面的技术细节。
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
编译 | 核子可乐、Tina Mozilla 喷当前视频平台引领者所使用的推荐系统技术：使用的算法“陈旧弱智”，效果非常“糟糕”，堪称“恐怖秀”。 根据 Mozilla 本周三发布的调查研究结果表明，大部分饱受用户们吐槽的 YouTube 视频推荐内容都出自该网站陈旧的 AI 算法之手。 该调查研究从去年 9 月开始启动，总共涉及到 37380 名 YouTube 观众。根据 Mozilla 的报告，这是同类研究中规模最大的一次，而且显示出来的结果只是“冰山的一角”，其中每项发现都值得进一步跟踪并做出深刻剖
数学是学不完的，也没有几个人能像博士一样扎实地学好数学基础，入门人工智能领域，其实只需要掌握必要的基础知识就好。AI的数学基础最主要是高等数学、线性代数、概率论与数理统计三门课程，这三门课程是本科必修的。这里整理了一个简易的数学入门文章：
推荐系统的Benchmarking：BARS（BenchmArking for Recommender Systems）
最近总有几位关注者希望我们可以分享一些“推荐系统”类的干货，最近正好一不小心看到一篇比较好的博主写的推送，在此我通过自己理解和该博主的内容，为大家带来一次推荐系统的分享！
【AI科技大本营导读】在经过一年多的开发工作之后，LibRec 3.0 版本终于发布了。LibRec 是一个基于 Java 的开源算法工具库，覆盖了 70 余个各类型推荐算法，可以有效解决评分预测和物品推荐两大关键的推荐问题，目前已经在 GitHub 上收获了 1457 个 Star，612 个 Fork。
在NLP领域，从BERT的亿级参数，到OpenAI的1700亿参数，再到Google Switch Transformer的1.6万亿参数，研究人员对参数量增长的渴望从来没有停止过，而我等吃瓜群众对参数量也早已经麻了。
互联网出现不久，推荐系统就诞生了，相关技术在学术界和工业界得到了广泛的研究和应用。目前，推荐系统已经成为最成功的网络应用之一，通过推荐不同种类的内容来为数十亿人服务，包括新闻资讯、视频、电子商务产品、音乐、电影、书籍、游戏、朋友、工作等。这些成功的案例证明，推荐系统可以将大数据转移成高价值。本文从两个方面简要回顾了推荐系统的发展历程：（1）推荐模型，（2）典型推荐系统的架构。之前我们整理了近30年关于推荐模型的发展历史可参考一文尽览推荐系统模型演变史(文末可下载)，另外关于中国推荐系统发展历史可参考那些用推荐引擎改变世界的人。我们希望这个简短的回顾能够帮助了解网络推荐系统的进展，并且这些点在未来会以某种方式连接起来，从而激励建立更先进的推荐服务进而改变世界。
今天跟大家分享的是一篇发表在RecSys2020推荐系统年会上的关于推荐系统Benchmark的文章。你是否还记得关于MLP or IP：推荐模型到底用哪个更好？问题的激烈讨论，又或你是否还记得关于评论文本信息对推荐真的有用吗？问题的深入分析，再者你是否还记得知乎上关于深度学习对于推荐系统性能带来的都是伪提升问题的广泛质疑[1]，这些问题之所以会存在的原因是：没有统一的标准，包括数据集的划分方式、统一的评价指标，相同的实验设置等。因此今天的这篇文章算是在这方面的一个进步。
基于深度学习的模型主导了生产推荐系统的当代格局。现代推荐系统提供了大量实际应用。由于规模不断扩大的深度神经网络模型，它们取得了令人难以置信的进步。
作者 | 深度传送门 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
2016年DeepMind开发的AlphaGo在围棋对决中战胜了韩国九段选手李世石，一时成为轰动全球的重大新闻，被全球多家媒体大肆报道。AlphaGo之所以取得这么大的成功，这其中最重要的技术之一是深度学习技术。经过这几年的发展，深度学习技术已经在图像分类、语音识别、自然语言处理等领域取得突破性进展，甚至在某些方面(如图像分类等)超越了人类专家的水平。深度学习技术驱动了第三次人工智能浪潮的到来。
深度学习其实就是神经网络模型，一般来说，隐含层数量大于等于2层就认为是深度学习(神经网络)模型。神经网络不是什么新鲜概念，在好几十年前就被提出来了，最早可追溯到1943年McCulloch与Pitts合作的一篇论文(参考文献1)，神经网络是模拟人的大脑中神经元与突触之间进行信息处理与交互的过程而提出的。神经网络的一般结构如下图，一般分为输入层、隐含层和输出层三层，其中隐含层可以有多层，各层中的圆形是对应的节点(模拟神经元的对应物)，节点之间通过有向边(模拟神经元之间的突触)连接，所以神经网络也是一种有向图模型。
本文主要阐述： 推荐系统的评估（Evaluation） 推荐系统的冷启动问题（Cold Start） 推荐系统实战（Actual Combat） 推荐系统案例（Case Study） 浏览前三章的内容请见上篇。 4. 推荐系统的评估（Evaluation） 如何判断推荐系统的优劣？这是推荐系统评测需要解决的首要问题。一个完整的推荐系统一般存在3个参与方： 用户 物品提供者 提供推荐系统的网站 好的推荐系统设计，能够让推荐系统本身收集到高质量的用户反馈，不断完善推荐的质
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