xd_xumaomao

2021年9月6日

摘要： deepwalk 的主要思想就是：先在图中随机采样一批节点然后一这批节点为起点，按边权重随机选一个邻点，重复该步骤，得到节点序列把这些节点序列看成一个个句子，可以用word2vec的方法来把这些节点表示为向量具体的细节待整理阅读全文

posted @ 2021-09-06 15:57 xd_xumaomao 阅读(126) 评论(0) 推荐(0) 编辑

AFM 论文阅读

摘要：背景 FM 模型引入了二阶特征的交叉方法，但是在 FM 中，所有二阶特征的权重是一样的，在实际中，应该给重要的交叉特征更大的权重，对一些可能引入噪音的特征给一个非常小的权重或0 AFM 通用引入一个 attention 结构，让模型自己调节二阶特征的权重模型结构 AFM 模型的结构如上图所示（省略阅读全文

posted @ 2021-09-06 12:59 xd_xumaomao 阅读(103) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2021年9月3日

《Deep Neural Networks for YouTube Recommendations》论文阅读

摘要：背景 google 在这篇论文中介绍了在 YouTube 中使用两阶段推荐系统（召回和排序）召回：和协同过滤原理相似，根据不同用户的历史行为召回用户可能感兴趣的视频排序：根据用户对视频可能的观看时间对候选视频进行排序，最大化YouTube的商业化价值和其它论文不同，这篇论文不是在介绍某个技术点阅读全文

posted @ 2021-09-03 18:17 xd_xumaomao 阅读(140) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2021年9月2日

MAP

摘要： MAP(Mean Average Precision)，平均正确率均值参考资料 https://www.cnblogs.com/genyuan/p/9788294.html 阅读全文

posted @ 2021-09-02 19:55 xd_xumaomao 阅读(27) 评论(0) 推荐(0) 编辑

MRR

摘要： MRR(Mean Reciprocal Rank)，平均倒数排名 MRR 要求检索结果只有一个相关，其它都是不相关参考资料 https://www.cnblogs.com/genyuan/p/9788294.html 阅读全文

posted @ 2021-09-02 18:49 xd_xumaomao 阅读(125) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Bandit 算法

摘要： https://zhuanlan.zhihu.com/p/80261581 待整理阅读全文

posted @ 2021-09-02 15:23 xd_xumaomao 阅读(9) 评论(0) 推荐(0) 编辑

ERR

摘要： ERR(Expected Reciprocal Rank)，预期倒数排名参考资料 https://www.cnblogs.com/genyuan/p/9788294.html https://www.cnblogs.com/memento/p/8673309.html 阅读全文

posted @ 2021-09-02 15:05 xd_xumaomao 阅读(46) 评论(0) 推荐(0) 编辑

华为PAL论文阅读 - 解决推荐中的position-bias问题

摘要： https://zhuanlan.zhihu.com/p/83571732 《PAL: A Position-bias Aware Learning Framework for CTR Prediction in Live Recommender Systems》待整理阅读全文

posted @ 2021-09-02 13:16 xd_xumaomao 阅读(289) 评论(0) 推荐(0) 编辑

NDCG

摘要： https://www.cnblogs.com/by-dream/p/9403984.html https://zhuanlan.zhihu.com/p/84206752 待整理阅读全文

posted @ 2021-09-02 12:48 xd_xumaomao 阅读(11) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2021年8月31日

GradNorm

摘要：背景在MultiTask任务中，不同task的loss尺度是不一样的，可能相差很大，这样会导致共享的权重被大尺度的task主导，导致小尺度loss的task学不好为了解决这个问题，常用的一个方法是对权重加权：这样做的缺点就是，不同task的loss大小在训练中是会发生变化的，而上面的w是固定的阅读全文

posted @ 2021-08-31 15:44 xd_xumaomao 阅读(698) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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