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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 ... 阅读更多

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 ... 阅读更多

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 ... 阅读更多

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 ... 阅读更多

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 ... 阅读更多

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 ... 阅读更多

引言 想要快速体验不同推荐算法的魅力，并构建自己的推荐系统原型？微软 Recommenders 工具的 00_ ... 阅读更多

引言 随着数据法规的不断演变，机器遗忘 (MU) 已成为增强当今人工智能模型信任度和安全性的重要工具。然而，现 ... 阅读更多