原文链接:推荐系统中基于深度学习的混合协同过滤模型 近些年,深度学习在语音识别.图像处理.自然语言处理等领域都取得了很大的突破与成就.相对来说,深度学习在推荐系统领域的研究与应用还处于早期阶段. 携程在深度学习与推荐系统结合的领域也进行了相关的研究与应用,并在国际人工智能顶级会议AAAI 2017上发表了相应的研究成果<A Hybrid Collaborative Filtering Model with Deep Structure for Recommender Systems>,本文将分…

[论文标题]Factorization Meets the Neighborhood: a Multifaceted Collaborative Filtering Model   (35th-ICML,PMLR) [论文作者]Yehuda Koren [论文链接]Paper (9-pages // Double column) [摘要] 推荐系统为用户提供个性化的产品或服务建议.这些系统通常依赖于协同过滤(CF),通过分析过去的事务来建立用户和产品之间的关联.比较成功的CF方法有两种,一种是直…

1.题目:一种新的基于深度学习的协同过滤推荐系统 2.摘要: 以协同过滤(CF)为基础的模型主要获取用户和项目的交互或者相关性.然而,现有的基于CF的方法只能掌握单一类型的关系,如RBM,它只能获取用户-用户或项目-项目关系的相关性,而矩阵分解(MF)可以捕捉到用户-项目之间的相互作用. 为了克服基于CF方法的这些困难,我们提出了一种新的深层学习方法,主要分为两个阶段:①获取用户以及项目的预先表示②神经网络预测. 在初始阶段,对应的低维向量的用户和项目单独学习,获得用户–用户和项目–项目相关的语…

编者:本文来自携程框架研发部高级经理魏晓军在第二期[携程技术微分享]上的分享,以下为整理后的文字实录.视频回放可点击这里.关注携程技术中心微信公号ctriptech,可获知更多微分享课程信息. 因为支持用javascript开发原生应用,React Native一推出就受到不少公司热捧,各家都跃跃欲试.但有一个痛点是,在移动端,我们是否有必要开发多套程序:iOS.Android和H5?本次将通过对Moles框架的分享,介绍携程在React Native方面的实战干货,希望给大家一些灵感和启发.…

因为支持用javascript开发原生应用,React Native一推出就受到不少公司热捧,各家都跃跃欲试.但有一个痛点是,在移动端,我们是否有必要开发多套程序:iOS.Android和H5?本次将通过对Moles框架的分享,介绍携程在React Native方面的实战干货,希望给大家一些灵感和启发. 本次分享的内容包括三个方面: Moles框架在React Native和我们主App的集成中起到了什么作用? Moles框架是如何打通Android.iOS.H5.SEO,让我们一套代码跑在多个…

首先介绍一下携程App的网络服务架构.由于携程业务众多,开发资源导致无法全部使用Native来实现业务逻辑,因此有相当一部分频道基于Hybrid实现.网络通讯属于基础&业务框架层中基础设施的一部分,为App提供统一的网络服务: 1Native端的网络服务 Native模块是携程的核心业务模块(酒店.机票.火车票.攻略等),Native模块的网络服务主要通过TCP连接实现,而非常见的Restful HTTP API那种HTTP连接,只有少数轻量级服务使用HTTP接口作为补充. TCP连接网络服务模…

ligh@local-host$ ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub root@192.168.0.3 基于物品的协同过滤推荐算法--读"Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms" . - 番石榴的日志 - 网易博客 基于物品的协同过滤推荐算法--读"Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithm…

React Native(下文简称 RN)开源已经一年多时间,国内各大互联网公司都在使用,携程也在今年 5 月份投入资源开始引入,并推广给多个业务团队使用,本文将会分享我们遇到的一些问题以及我们的优化方案. 一.背景和使用情况介绍 为什么会引入 React Native? 1. AppSize 占用 携程旅行 App 从 11 年开始开发,至今已有 5 年多时间,随着各项业务功能的全面移动化,以及公司"Mobile first"策略的指引下,App 功能越来越多,越来越臃肿,Size…

携程官网对apollo的使用讲解了很多种方式的使用,但是感觉一些细节还是没讲全,特别是eureka配置中心地址的配置 这里对springboot整合apollo说一下 >SpringBoot启动vm参数添加:-Ddev_meta=http://18.16.200.107:8080 -Denv=DEV其中-Ddev-meta连接的是配置管理eureka的url地址-Denv配置的是具体的环境 >也可以在C:\opt\settings\server.properties中添加环境配置:env=DE…

http://blog.csdn.net/dark_scope/article/details/17228643 〇.说明 本文的所有代码均可在 DML 找到,欢迎点星星. 一.引入 推荐系统(主要是CF)是我在参加百度的电影推荐算法比赛的时候才临时学的,虽然没拿什么奖,但是知识却是到手了,一直想写一篇关于推荐系统的文章总结下,这次借着完善DML写一下,权当是总结了.不过真正的推荐系统当然不会这么简单,往往是很多算法交错在一起,本文只是入门水平的总结罢了. (本文所用测试数据是movielens…