• AI技术内参-074现代推荐架构剖析之二：基于多层搜索架构的推荐系统
  074 现代推荐架构剖析之二：基于多层搜索架构的推荐系统 周一，我们讨论了基于线下离线计算的推荐架构，这也是最简单的一种推荐架构。我们了解了这种架构的优劣势，以及能够做的一些方案。 今天，我们来看另外一种也很常见的推荐系统架构，那就是基于多层搜索架构的推荐系统。 推荐架构需要解决的问题 周一我们详细讨论了推荐架构需要解决的问题，今天做一个简单的回顾。 推荐系统解决三个需求。 第一，...
  2015-01-01 15:20:27 | AI技术内参
• AI技术内参-073现代推荐架构剖析之一：基于线下离线计算的推荐架构
  073 现代推荐架构剖析之一：基于线下离线计算的推荐架构 上周，我们讨论了推荐系统的评测，聊了推荐系统的线下评测、线上评测和无偏差估计。至此，我们已经聊了推荐系统的一些基本技术和评测体系，相信你已对推荐系统有了一个基本的认识。 那么，到底该如何搭建一个工业级的推荐系统呢？这周，我们就来谈一谈现代推荐系统的架构体系，帮助你从宏观上对推荐系统的构建有一个更加完整的认识。 今天，我们先来看一看...
  2015-01-01 15:20:27 | AI技术内参
• AI技术内参-072推荐系统评测之三：无偏差估计
  072 推荐系统评测之三：无偏差估计 周三，我讲了推荐系统的线上评测，我们讨论了如何做在线评测，以及推荐系统在线评测可能遇到的一系列问题。 今天，我们来看一个比较高级的话题，那就是如何做到推荐系统的无偏差估计。 推荐系统的偏差性 在理解为什么需要无偏差估计之前，我们先来看一看现在系统为什么会存在偏差性，以及这种偏差性会对推荐系统的学习造成什么样的影响。 先假定我们讨论的是一个新闻推荐...
  2015-01-01 15:20:27 | AI技术内参
• AI技术内参-071推荐系统评测之二：线上评测
  071 推荐系统评测之二：线上评测 周一，我们聊了推荐系统的线下评测。线下评测是任何系统能够不断演化的最直接的要求。在线下的环境中，我们能够开发出系统的种种改进，并且希望能够通过这些线下评测的手段来选择下一个更好的版本。 今天，我们来讨论推荐系统的线上评测。任何系统在开发之后最终都要放到线上拿给用户使用。那么，在线上评测的时候需要注意什么呢？ 线上评测的基础 推荐系统线上评测的基础和我...
  2015-01-01 15:20:27 | AI技术内参
• AI技术内参-070推荐系统评测之一：传统线下评测
  070 推荐系统评测之一：传统线下评测 上周我们讨论了EE算法，介绍了UCB（Upper Confidence Bound）算法和“汤普森采样”（Thompson Sampling）。 这周，我们回归到一个更加传统的话题，那就是如何评测推荐系统。这个话题非常重要，牵涉到如何持续对一个推荐系统进行评价，从而能够提高推荐系统的精度。 今天，我们先来看一看推荐系统的线下评测。 基于评分的线下...
  2015-01-01 15:20:27 | AI技术内参
• AI技术内参-069推荐的Exploit和Explore算法之三：汤普森采样算法
  069 推荐的Exploit和Explore算法之三：汤普森采样算法 周三的分享里，我们讨论了一种叫作UCB（Upper Confidence Bound）的算法。这种算法的核心是使用均值和标准差组成对物品的估计，并且利用这种估计达到EE的效果。同时，我们也提到，UCB的最大问题就是并没有真正达到随机的效果。 今天，我们来看一种不太一样的算法，叫“汤普森采样”（Thompson Sampl...
  2015-01-01 15:20:27 | AI技术内参
• AI技术内参-068推荐的Exploit和Explore算法之二：UCB算法
  068 推荐的Exploit和Explore算法之二：UCB算法 这周，我们来讨论EE策略，周一介绍了EE的综合情况。今天来看一种最基本的思路，叫作 UCB（Upper Confidence Bound）算法。 EG算法 在介绍UCB算法之前，我们先来看一种更加简单的EE算法，叫 EG（Epsilon-Greedy）算法。 我们先来回顾一下EE的主要目的。EE的核心思想是说，我们对当前...
  2015-01-01 15:20:27 | AI技术内参
• AI技术内参-067推荐的Exploit和Explore算法之一：EE算法综述
  067 推荐的Exploit和Explore算法之一：EE算法综述 上周，我们聊了一些比较高级的模型，包括张量分解和协同矩阵分解，讨论这些模型如何能够抓住更多的用户和物品之间的关系。最后，我们还讨论了如何优化更加复杂的目标函数。 这周，我们来看一个完全不同的话题，那就是 Exploitation（利用）和 Exploration（探索）的策略，俗称“EE策略”。 一个推荐系统，如果片面优...
  2015-01-01 15:20:27 | AI技术内参