随笔分类 - 008_推荐系统
推荐系统
摘要:DIEN是阿里深度兴趣进化网络(Deep Interest Evolution Network)的缩写。
之前我们对DIEN的源码进行了解读,那是基于 https://github.com/mouna99/dien 中的实现。
后来因为继续看DSIN,发现在DSIN代码https://github.com/shenweichen/DSIN中,也有DIEN的新实现。
于是阅读整理,遂有此文。
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摘要:Deep Interest Network(DIN)是阿里妈妈精准定向检索及基础算法团队在2017年6月提出的。其针对电子商务领域(e-commerce industry)的CTR预估,重点在于充分利用/挖掘用户历史行为数据中的信息。
本系列文章会解读论文以及源码,顺便梳理一些深度学习相关概念和TensorFlow的实现。本文是系列第 12 篇 :介绍DIN模型的保存,加载和使用。
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摘要:本文基于阿里推荐 DIN 和 DIEN 代码,梳理了下深度学习一些概念,以及TensorFlow中的相关实现。
因为篇幅所限,所以之前的整体代码讲解中,很多细节没有深入,所以本文会就这些细节进行探讨,旨在帮助小伙伴们详细了解每一的步骤以及为什么要这样做。
涉及概念有:全连接层,prelu,batch normalization等。
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摘要:本文基于阿里推荐 DIN 和 DIEN 代码,梳理了下深度学习一些概念,以及TensorFlow中的相关实现。本文会就 “TensorFlow形状相关” 这些细节进行探讨,旨在帮助小伙伴们详细了解每一的步骤以及为什么要这样做。
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摘要:本文基于阿里推荐 DIN 和 DIEN 代码,梳理了下深度学习一些概念,以及TensorFlow中的相关实现。
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摘要:本文基于阿里推荐DIEN代码,梳理了下RNN一些概念,以及TensorFlow中的部分源码。本博客旨在帮助小伙伴们详细了解每一步骤以及为什么要这样做。
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摘要:DIEN是阿里深度兴趣进化网络(Deep Interest Evolution Network)的缩写。本文将分析DIEN源码整体思路。
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摘要:之前我们介绍了阿里的深度兴趣网络(Deep Interest Network,以下简称DIN),一年后阿里再次升级其模型到深度兴趣进化网络(Deep Interest Evolution Network,以下简称DIEN。本系列文章通过解读DIN & DIEN论文以及源码,顺便梳理一些深度学习相关概念和TensorFlow的实现。
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摘要:Deep Interest Network(DIN)是阿里妈妈精准定向检索及基础算法团队在2017年6月提出的。其针对电子商务领域(e-commerce industry)的CTR预估,重点在于充分利用/挖掘用户历史行为数据中的信息。本系列文章解读论文以及源码,顺便梳理一些深度学习相关概念和TensorFlow的实现。
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摘要:Deep Interest Network(DIN)是阿里妈妈精准定向检索及基础算法团队在2017年6月提出的。其针对电子商务领域(e-commerce industry)的CTR预估,重点在于充分利用/挖掘用户历史行为数据中的信息。本系列文章解读论文以及源码,顺便梳理一些深度学习相关概念和TensorFlow的实现。
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摘要:Deep Interest Network(DIN)是阿里妈妈精准定向检索及基础算法团队在2017年6月提出的。其针对电子商务领域(e-commerce industry)的CTR预估,重点在于充分利用/挖掘用户历史行为数据中的信息。本文为系列第三篇,将分析DIN源码整体思路。
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摘要:Deep Interest Network(DIN)是阿里妈妈精准定向检索及基础算法团队在2017年6月提出的。其针对电子商务领域(e-commerce industry)的CTR预估,重点在于充分利用/挖掘用户历史行为数据中的信息。本系列文章通过解读论文以及源码,顺便梳理一些深度学习相关概念和TensorFlow的实现。本文是第二篇,将分析如何产生训练数据,建模用户序列。
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摘要:Deep Interest Network(DIN)是阿里妈妈精准定向检索及基础算法团队在2017年6月提出的。其针对电子商务领域(e-commerce industry)的CTR预估,重点在于充分利用/挖掘用户历史行为数据中的信息。本系列文章会解读论文以及源码,顺便梳理一些深度学习相关概念和TensorFlow的实现。
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