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推荐技术随谈,你知道的或者不知道的 – 闪念基因 – 个人技术分享
2019-08-20 推荐解决主要问题是给用户在没有行为的新闻上预测一个偏好概率。通过我们会基于用户的画像特征、内容特征、上下文场景特征、用户对新闻的各种操作行为特征等对内容候选集进行排序打分。
NLP – union
2021-05-05
语言模型及Word2vec与Bert简析 – 闪念基因 – 个人技术分享
2020-05-07 每一个词只基于其前面N个词计算条件概率 —— N-gram语言模型。来作为我们每个词的向量表示(词向量)。词的句子级特征嵌入。通过其他词预测被遮盖的词(这就是典型的语言模型)。
网易信息流推荐中的文本语义理解 – 闪念基因 – 个人技术分享
2020-06-16 根据用户偏好的内容特征进行推荐。一般来说推荐系统的特征体系分为内容特征、用户特征和上下文特征三部分。同时内容特征能反映用户的兴趣偏好。基于文章类别进行标签候选集生成。
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