摘要：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/166469248 双塔模型是应用非常普遍的深度学习召回模型，但是其本身也存在一些问题，比如使用softmax函数计算后验概率会带来采样偏差，popular item在负采样时出现的频率也会比较高等。 而Google2019年提出的双塔模型则 阅读全文
posted @ 2022-05-04 00:33
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摘要：
DSSM中的负样本为什么是随机采样得到的，而不用“曝光未点击”当负样本？ 召回是将用户可能喜欢的item，和用户根本不感兴趣的海量item分离开来，他面临的数据环境相对于排序来说是鱼龙混杂的。 所以我们希望召回训练数据的正样本是user和item匹配度最高的那些样本，也即用户点击样本，负样本是use 阅读全文
posted @ 2022-05-03 22:34
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posted @ 2022-05-03 01:22
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摘要：
这篇文章 https://zhuanlan.zhihu.com/p/250146007 其实随机算法分为两类：蒙特卡罗方法和拉斯维加斯方法，蒙特卡罗方法指的是算法的时间复杂度固定，然而结果有一定几率失败，采样越多结果越好。拉斯维加斯方法指的是算法一定成功，然而运行时间是概率的。 不可约：每个状态都能 阅读全文
posted @ 2022-05-02 23:01
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摘要：
继续看这些文章： 《你一定从未看过如此通俗易懂的马尔科夫链蒙特卡罗方法(MCMC)解读》上下 https://zhuanlan.zhihu.com/p/250146007 https://zhuanlan.zhihu.com/p/253784711 《如何快速理解马尔科夫链蒙特卡洛法？》 https 阅读全文
posted @ 2022-05-02 00:02
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https://blog.csdn.net/weixin_53446039/article/details/121422864 /bin/zsh -c "$(curl -fsSL https://gitee.com/cunkai/HomebrewCN/raw/master/Homebrew.sh)" 阅读全文
posted @ 2022-04-29 02:06
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posted @ 2022-04-23 23:30
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posted @ 2022-04-23 23:26
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先看的这篇文章: https://zhuanlan.zhihu.com/p/266986939 https://zhuanlan.zhihu.com/p/425237367 这个是讲Transformer4Rec的 今天买TV，明天买手机。那么如果要推荐更精准，我们应该关注当下用户的兴趣。从他开始一 阅读全文
posted @ 2022-04-23 23:19
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