wangshusen / recommendersystem

工业界的推荐系统

1. 概要 [讲义]

   • 推荐系统的基本概念 [slides] [YouTube] [B站].

   • 推荐系统的链路 [slides] [YouTube] [B站].

   • AB测试 [slides] [YouTube] [B站].

2. 召回

   • 基于物品的协同过滤（ItemCF） [slides] [YouTube] [B站].

   • Swing模型 [slides] [YouTube] [B站].

   • 基于用户的协同过滤（UserCF） [slides] [YouTube] [B站].

   • 离散特征处理 [slides] [YouTube] [B站].

   • 矩阵补充 [slides] [YouTube] [B站].

   • 双塔模型：模型和训练 [slides] [YouTube] [B站].

   • 双塔模型：正负样本 [slides] [YouTube] [B站].

   • 双塔模型：线上服务 [slides] [YouTube] [B站].

   • 双塔模型+自监督学习 [slides] [YouTube] [B站].

   • Deep Retrieval 召回 [slides] [YouTube] [B站].

   • 其它召回通道 [slides] [YouTube] [B站].

   • 曝光过滤 [slides] [YouTube] [B站]

3. 排序

   • 多目标排序模型 [slides] [YouTube] [B站].

   • Multi-gate Mixture-of-Experts (MMoE) [slides] [YouTube] [B站].

   • 预估分数融合 [slides] [YouTube] [B站].

   • 播放时长建模 [slides] [YouTube] [B站].

   • 推荐系统的特征 [slides] [YouTube] [B站].

   • 粗排三塔模型 [slides] [YouTube] [B站].

4. 交叉结构

   • Factorized Machine (FM) [slides] [YouTube] [B站].

   • Deep & Cross Network (深度交叉网络) [slides] [YouTube] [B站].

   • LHUC [slides] [YouTube] [B站].

   • SENet & FiBiNET [slides] [YouTube] [B站].

5. 用户行为序列建模

   • 用户行为序列特征 [slides] [YouTube] [B站].

   • DIN 模型 [slides] [YouTube] [B站].

   • SIM 模型 [slides] [YouTube] [B站].

6. 多样性 [讲义]

   • 多样性的度量 [slides] [YouTube] [B站].

   • MMR 算法 [slides] [YouTube] [B站].

   • 规则约束 [slides] [YouTube] [B站].

   • DPP：数学基础 [slides] [YouTube] [B站].

   • DPP：多样性算法 [slides] [YouTube] [B站].

7. 物品冷启动 [讲义]

   • 评价指标 [slides] [YouTube] [B站].

   • 简单的召回通道 [slides] [YouTube] [B站].

   • 聚类召回 [slides] [YouTube] [B站].

   • Look-Alike人群扩散 [slides] [YouTube] [B站].

   • 流量调控 [slides] [YouTube] [B站].

   • 冷启动的AB测试 [slides] [YouTube] [B站].

8. 涨指标的方法 [参考文献]

   • 概述 [slides] [YouTube] [B站].

   • 召回 [slides] [YouTube] [B站].

   • 排序 [slides] [YouTube] [B站].

   • 多样性 [slides] [YouTube] [B站].

   • 特殊人群 [slides] [YouTube] [B站].

   • 交互行为 [slides] [YouTube] [B站].

recommendersystem's Issues

写的很好，期待更新

老师怎么不更新了

很棒的课程，期待老师的更新

关于对视频时长预估的思考

大佬好，时长用在短视频预估上，sigmoid（x)函数在x>=5 约等于1，label 可以认为t.>=5是一种有效过看，t<5是一种无效观看。这时候t 就可以直接对有效观看时长进行加权。如果用在长视频上，时间t设置为5 分钟勉强可以，不过效果可能不咋地

请问各算法案例代码后续有考虑提供吗

求第二至五章的讲义

求第二至五章的讲义.

Notes 目录下只有第一, 六,七章的讲义. 王老师, 您是否方便提供其余章节的讲义?

DDP多样性

为什么多个item组成的体积最大会导致多样性最大呢？
假设两个item，不应该方向相反才是多样性最大吗？或者三个item就是各成120度。