【信息管理学习】基于推理的图推荐系统剖析与开发学习资料(1)
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内容丰富,一共20多个G,全面对移动互联网中常用的信息系统模型进行了讲解。
推荐系统属于网络信息过滤的一种应用。推荐系统能够将可能受喜好的信息或实物(例如:电影、电视节目、音乐、书籍、新闻、图片、网页)推荐给使用者。 推荐系统首先收集用户的历史行为数据,然后通过预处理的方法得到用户-评价矩阵,再利用机器学习领域中相关推荐技术形成对用户的个性化推荐。有的推荐系统还搜集用户对推荐结果的反馈,并根据实际的反馈信息实时调整推荐策略,产生更符合用户需求的推荐结果。
Week 9:引入sideinfo信息的图推荐、基于推理的图推荐
Week 8: GraphEmbedding 大家族与用户行为构建
Week 7:经典Ranking方法
Week 6:深度match方法
Week 5:传统match方法
Week 4:用户画 Week
Week 3:内容画像与用户画像
Week 2:推荐系统基础
Week 1:机器学习基础
Week 15:项目总结、部署
Week 14:强化学习与推荐系统
Week 13:多目标与用户多兴趣
Week 12:热点文章实时召回
Week 11:重排序与多目标学习
Week 10:深度Ranking模型



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