月度归档： 2024 年 6 月

在当今信息爆炸的时代,如何从海量的新闻中为用户推荐感兴趣的内容是一个重要的研究课题。本文将介绍一种基于神经网络 […] [...]

在当今信息爆炸的时代,如何从海量新闻中为用户精准推荐感兴趣的内容,是一个重要而富有挑战性的问题。本文将为您详细 […] [...]

引言 神经网络协同过滤 (NCF) 是一种将矩阵分解与多层感知机相结合的推荐算法，能够有效地学习用户和物品之间 […] [...]

引言 在信息过载的时代，个性化新闻推荐显得尤为重要。为了更精准地捕捉用户的兴趣，NAML 算法利用多视角学习， […] [...]

引言 在新闻推荐领域，准确捕捉用户的兴趣至关重要。用户的兴趣可以分为长期兴趣和短期兴趣两类。长期兴趣指的是用户 […] [...]

引言 在电商平台中，广告点击率 (CTR) 预估对于广告投放效果至关重要。准确预测用户点击广告的概率，可以帮助 […] [...]

引言 推荐系统领域中，矩阵分解技术是协同过滤算法的重要分支。传统的矩阵分解方法通常只考虑用户和物品之间的交互信 […] [...]

引言 FastAI 作为一个易于使用且功能强大的深度学习库，为推荐系统的构建提供了便捷的工具。本篇文章将以 f […] [...]

引言 在信息爆炸的时代，如何从海量新闻中为用户推荐感兴趣的内容，成为了推荐系统研究的热点之一。传统的基于 ID […] [...]

引言 协同过滤算法是推荐系统中应用最广泛的算法之一，而交替最小二乘法 (ALS) 则是协同过滤算法中的一种经典 […] [...]