Youtube推荐算法 知 乎
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知乎这个面试，要求的确实有点高啊。 写在最后 正如面试官所说，我们要求算法工程师不仅对于机器学习算法需要了如指掌，我们更需要将算法部署到真实环境中，因此不是简单的用python训练个模型就好了，还需要将之部署到服务器上，我们更加注重计算机基础相关的.
Youtube推荐算法 知 乎. 一、推荐算法概述对于推荐系统(Recommend System, RS)，从广义上的理解为：为用户(User)推荐相关的商品(Items)。常用的推荐算法主要有：基于内容的推荐(Content-Based Recommendation)协同过滤的推荐(Collaborative Filtering Recommendation)基于关联规则的推荐(Association Rule-Based. 推荐算法的设计初衷是持续增加用户在 YouTube 网站的观看时长，根据观看者的喜好推荐视频——YouTube关注的重点不是上传的影片内容，而是关心观众在看什么影片。 推荐算法有两个步骤：生成候选视频&对其排名. 和传统推荐环境如 Netflix 不同，大部分 YouTube 视频只有隐式反馈（即用户对视频的观看行为），缺少显式反馈（即用户对视频的评分）和元信息（如标题、视频描述等），因此，YouTube 推荐算法的基本思路是利用用户-视频观看记录进行个性化推荐。 这其中最直观的算法是推荐用户没看过的全网站最热门视频。.
知乎回答排序算法： 1.所有用户看到的排序是相同的 2.获得赞同会使回答的排序上升，获得反对则会下降 3.在某个领域下（根据问题添加的话题区分）的好回答会提高用户在该领域下的. 上图是知乎在推荐场景下使用的多目标模型，预测的任务包括点击率、收藏率、点赞率、评论率等，共 8 个目标。可以看出知乎的做法也是底层 embedding 和 DNN 前几层权重设置成共享。损失函数可设置成这几个 task 的简单线性加权和。. 因此，网易云音乐里的算法模型与 ai 应用，基本已经被知乎用户们扒了个底朝天了。 你完全可以在「网易云音乐的歌单推荐算法是怎样的」这个知乎话题里找到非常棒的解答与推测（里面的高赞答案比媒体的报道简直不要清楚太多，讲的明白易懂）。.
知乎的「推荐」这个 feed 里的内容，是算法还是人工生成的呢？ Livid · 146 天前 · 30 次点击 这是一个创建于 146 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。. 人工智能 算法 自动驾驶 程序员 发布于 9月2日. Embedding 技术的非端到端学习方法 - 腾讯技术工程的文章 - 知乎:.
作者：yijiapan，腾讯 WXG 数据分析师 有幸参与了几个业务推荐系统搭建的全流程，本文将从实际经验出发，为大家解构如何从从零搭建推荐系统，希望跟大家能够相互交流，如有错误之处烦请指正。 一、推荐算法的理解…. 再啰嗦一下如果你对智能推荐感兴趣，欢迎先浏览我的另一篇随笔：智能推荐算法演变及学习笔记 最后再说一下本文只对智能推荐算法中的ctr预估模型演变进行具体介绍！ 一、传统ctr预估模型演变 1.
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