《Sampling-Bias-Corrected Neural Modeling for Large Corpus Item Recommendations》翻译
摘要 许多推荐系统从一个非常大的语料库中召回和评分项目。处理数据稀疏和幂律项目分布(长尾分布)的一个常见方法是,从其内容特征中学习项目表征。除了许多...
摘要 许多推荐系统从一个非常大的语料库中召回和评分项目。处理数据稀疏和幂律项目分布(长尾分布)的一个常见方法是,从其内容特征中学习项目表征。除了许多...
摘要 YouTube代表了现有的规模最大、最复杂的工业推荐系统之一。在本文中,我们对该系统进行了高水平的描述,并重点介绍了深度学习带来的巨大性能改进。本文...
摘要 BERT(Devlin等人,2018)和RoBERTa(Liu等人,2019)在语义文本相似性(STS)等句对回归任务上创造了新的最先进性能。然而,它需要将两个句子都送入网...
摘要 近年来,基于神经结构的推荐系统已经取得了巨大的成功。然而,在处理高度稀疏的数据时,它们仍然没有达到预期的效果。自监督学习(SSL),作为一种新兴...
摘要 点击率(CTR)的预测,其目标是估计用户点击项目的概率,已经成为广告系统的核心任务之一。 对于点击率预测模型,有必要捕捉用户行为数据背后的潜在用户...
摘要 我们提出了一种新的多任务学习架构,它允许学习特定任务的特征级注意力。我们的设计,即多任务注意力网络(MTAN),由一个包含全局特征库的单一共享网络...
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摘要 特征交叉对许多商业模型的成功至关重要。由于大型互联网系统中原始数据的种类、数量和产生速度,人工制作这些特征通常会带来高成本。基于因子分解机的模...
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