论文解读 | 数十亿商品中,长尾和新品怎么找到新主人?
小叽导读:在推荐系统的发展历程中,面临两个核心问题:用户的长尾覆盖度以及新商品的冷启动,在这两个维度下的模型扩展能力的瓶颈一直以来对广大推荐算法工程师都是不小的挑战。本文基于Graph Embedding的理论知识提出了创新框架,旨在提升商品推荐的多样性和发现性。
一、背景介绍
淘宝个性化推荐场景所面对的数以十亿计的用户、商品、交互数据和各类属性构成了一个规模庞大的异构网络,如果能将网络中的各类信息统一建模在同一个维度空间,用向量的方式进行表达,它的简洁和灵活性会有巨大的应用空间。据我们所知,业界尚未有对如此大规模复杂网络进行graph embedding建模的成熟应用。
在本篇论文中,我们针对推荐场景,基于Graph Embedding的理论知识创新框架:
利用用户的序列化行为构建graph,结合随机游走技术对用户行为进行"虚拟采样"拟
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Grafana+Prometheus实现Ceph监控和钉钉告警
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程序员初入公司:10大经验让你能力提升20倍!
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