AI技术内参
洪亮劼
Etsy数据科学主管,前雅虎研究院资深科学家
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开篇词 (1讲)
开篇词 | 你的360度人工智能信息助理
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人工智能国际顶级会议 (15讲)
001 | 聊聊2017年KDD大会的时间检验奖
002 | 精读2017年KDD最佳研究论文
003 | 精读2017年KDD最佳应用数据科学论文
004 | 精读2017年EMNLP最佳长论文之一
005 | 精读2017年EMNLP最佳长论文之二
006 | 精读2017年EMNLP最佳短论文
007 | 精读2017年ICCV最佳研究论文
008 | 精读2017年ICCV最佳学生论文
009 | 如何将“深度强化学习”应用到视觉问答系统?
010 | 精读2017年NIPS最佳研究论文之一:如何解决非凸优化问题?
011 | 精读2017年NIPS最佳研究论文之二:KSD测试如何检验两个分布的异同?
012 | 精读2017年NIPS最佳研究论文之三:如何解决非完美信息博弈问题?
013 | WSDM 2018论文精读:看谷歌团队如何做位置偏差估计
014 | WSDM 2018论文精读:看京东团队如何挖掘商品的替代信息和互补信息
015 | WSDM 2018论文精读:深度学习模型中如何使用上下文信息?
搜索核心技术 (28讲)
031 | 经典搜索核心算法:TF-IDF及其变种
032 | 经典搜索核心算法:BM25及其变种(内附全年目录)
033 | 经典搜索核心算法:语言模型及其变种
034 | 机器学习排序算法:单点法排序学习
035 | 机器学习排序算法:配对法排序学习
036 | 机器学习排序算法:列表法排序学习
037 | “查询关键字理解”三部曲之分类
038 | “查询关键字理解”三部曲之解析
039 | “查询关键字理解”三部曲之扩展
040 | 搜索系统评测,有哪些基础指标?
041 | 搜索系统评测,有哪些高级指标?
042 | 如何评测搜索系统的在线表现?
043 | 文档理解第一步:文档分类
044 | 文档理解的关键步骤:文档聚类
045 | 文档理解的重要特例:多模文档建模
046 | 大型搜索框架宏观视角:发展、特点及趋势
047 | 多轮打分系统概述
048 | 搜索索引及其相关技术概述
049 | PageRank算法的核心思想是什么?
050 | 经典图算法之HITS
051 | 社区检测算法之“模块最大化 ”
052 | 机器学习排序算法经典模型:RankSVM
053 | 机器学习排序算法经典模型:GBDT
054 | 机器学习排序算法经典模型:LambdaMART
055 | 基于深度学习的搜索算法:深度结构化语义模型
056 | 基于深度学习的搜索算法:卷积结构下的隐含语义模型
057 | 基于深度学习的搜索算法:局部和分布表征下的搜索模型
复盘 1 | 搜索核心技术模块
推荐系统核心技术 (22讲)
058 | 简单推荐模型之一:基于流行度的推荐模型
059 | 简单推荐模型之二:基于相似信息的推荐模型
060 | 简单推荐模型之三:基于内容信息的推荐模型
061 | 基于隐变量的模型之一:矩阵分解
062 | 基于隐变量的模型之二:基于回归的矩阵分解
063 | 基于隐变量的模型之三:分解机
064 | 高级推荐模型之一:张量分解模型
065 | 高级推荐模型之二:协同矩阵分解
066 | 高级推荐模型之三:优化复杂目标函数
067 | 推荐的Exploit和Explore算法之一:EE算法综述
068 | 推荐的Exploit和Explore算法之二:UCB算法
069 | 推荐的Exploit和Explore算法之三:汤普森采样算法
070 | 推荐系统评测之一:传统线下评测
071 | 推荐系统评测之二:线上评测
072 | 推荐系统评测之三:无偏差估计
073 | 现代推荐架构剖析之一:基于线下离线计算的推荐架构
074 | 现代推荐架构剖析之二:基于多层搜索架构的推荐系统
075 | 现代推荐架构剖析之三:复杂现代推荐架构漫谈
076 | 基于深度学习的推荐模型之一:受限波兹曼机
077 | 基于深度学习的推荐模型之二:基于RNN的推荐系统
078 | 基于深度学习的推荐模型之三:利用深度学习来扩展推荐系统
复盘 2 | 推荐系统核心技术模块
广告系统核心技术 (0讲)
该章节暂未更新内容,敬请期待
自然语言处理及文本处理核心技术 (17讲)
097 | LDA模型的前世今生
098 | LDA变种模型知多少
099 | 针对大规模数据,如何优化LDA算法?
100 | 基础文本分析模型之一:隐语义分析
101 | 基础文本分析模型之二:概率隐语义分析
102 | 基础文本分析模型之三:EM算法
103 | 为什么需要Word2Vec算法?
104 | Word2Vec算法有哪些扩展模型?
105 | Word2Vec算法有哪些应用?
106 | 序列建模的深度学习利器:RNN基础架构
107 | 基于门机制的RNN架构:LSTM与GRU
108 | RNN在自然语言处理中有哪些应用场景?
109 | 对话系统之经典的对话模型
110 | 任务型对话系统有哪些技术要点?
111 | 聊天机器人有哪些核心技术要点?
112 | 什么是文档情感分类?
113 | 如何来提取情感“实体”和“方面”呢?
计算机视觉核心技术 (0讲)
该章节暂未更新内容,敬请期待
数据科学家与数据科学团队养成 (15讲)
127 | 数据科学家基础能力之概率统计
128 | 数据科学家基础能力之机器学习
129 | 数据科学家基础能力之系统
130 | 数据科学家高阶能力之分析产品
131 | 数据科学家高阶能力之评估产品
132 | 数据科学家高阶能力之如何系统提升产品性能
133 | 职场话题:当数据科学家遇见产品团队
134 | 职场话题:数据科学家应聘要具备哪些能力?
135 | 职场话题:聊聊数据科学家的职场规划
136 | 如何组建一个数据科学团队?
137 | 数据科学团队养成:电话面试指南
138 | 数据科学团队养成:Onsite面试面面观
139 | 成为“香饽饽”的数据科学家,如何衡量他们的工作呢?
140 | 人工智能领域知识体系更新周期只有5~6年,数据科学家如何培养?
141 | 数据科学家团队组织架构:水平还是垂直,这是个问题
热点话题讨论 (2讲)
151 | 精读AlphaGo Zero论文
152 | 2017人工智能技术发展盘点
结束语 (0讲)
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059 | 简单推荐模型之二:基于相似信息的推荐模型

洪亮劼 2018-02-28

这周我们开始讲推荐系统。周一的文章中,我们聊了一个最基本的推荐模型:基于流行度的推荐模型。这是一种简单且实用的推荐系统搭建方式,那就是需要对每一个物品的流行度进行估计。

今天,我们来看另外一种简单但很有效果的推荐模型:基于相似信息的推荐模型

什么是相似信息的推荐模型

相似信息的推荐模型又叫“临近”(Neighborhood)模型。顾名思义,就是我们希望利用临近、或者相似的数据点来为用户推荐。

临近模型的内在假设是推荐系统中著名的“协同过滤”(Collaborative Filtering)。什么意思呢?就是说,我们认为,相似的用户可能会有相似的喜好,相似的物品可能会被相似的人所偏好。于是,如果我们能够定义怎么寻找相似的用户或者相似的物品,那么我们就可以利用这些类别的人群或者物品来给用户进行推荐。

例如,对于一个电影推荐的场景来说,有一个用户 A 观看了电影《战狼 2》,我们希望根据这个信息来为用户进行推荐。很显然,如果我们仅仅知道用户 A 观看过《战狼 2》,这个信息是非常有限的。但是,假设有一个用户 B 也观看过《战狼 2》,并且最近还观看过《红海行动》。那么, 我们可以根据 B 的信息来对 A 进行推荐,也就是说,我们认为用户 A 也有可能喜欢《红海行动》。

这里面,我们其实经历了这么两个步骤。

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精选留言(2)

  • 林彦
    谢谢洪老师的分享。

    按照网上的信息,这里列一下传统的协同过滤常见问题
    稀疏性(Sparsity)问题:用户和项目的数量非常大时评分矩阵会极度稀疏,对算法的效率产生消极影响;同时由于这个问题的存在,两个用户的之间的相似度很有可能为零,产生“邻居传递损失”现象。
    同义词(Synonymy)问题:在实际应用中,不同的项目名称可能对应相似的项目,基于相似度计算的推荐系统不能发现这样的潜在关系,而是把它们当不同的项目对待。
    新用户/项目(New User/Item)问题:对于新用户问题,由于没有对项目产生任何评分,因此也无法计算相似度,当然也就不能产生推荐。对于新项目,同样存在类似问题,系统在开始时推荐品质较差。也就是另一个评论中提到的“冷启动问题”。从一定角度可以看成是稀疏问题的极端情况。
    可扩展(Scalability)问题:基于最近邻算法在项目和用户的维数增加会导致计算量非常大,算法的可扩展性(即适应系统规模不断扩大的问题)会影响模型的训练时间。基于模型的算法虽然可以在一定程度上解决算法的可扩展性问题,但是该类算法往往比较适于用户的兴趣爱好比较稳定的情况,因为它要考虑用户模型的学习过程以及模型的更新过程,对于最新信息的利用比全局数值算法要差些。KNN方法可以对整个数据集的子集进行实验,依据他们的统计数据来获得最近邻居,但有可能会引入误差。
    个性化(Personalization)问题:也就是如何推荐给用户小众独特的商品,而不是都只推荐主流的商品。我个人认为还有如何推荐新的商品,让用户有惊喜。但又要保持平衡。我感觉去年netflix的"artwork-personalization"就是朝这个方向努力的

    传统的推荐系统出了文中提到的方法外,还有把内容推荐(老师的下篇文章)和协同推荐组合在一起的算法和基于聚类的协同过滤推荐算法。
    2018-03-02
    3
  • Peter
    冷启动阶段啥用户行为不够多的时候,感觉会有问题
    2018-02-28
    2
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