personalization专题

整合 WebSphere Portal 和 WebSphere Personalization─ 第 1 部分︰建置個性化的 portlet

引言        這是一個系列文章的第 1 部分,這一系列文章將討論與使用 WebSphere® Personalization(以下稱 Personalization)和 WebSphere Portal(以下稱 Portal)相關的各種主題。在第 1 部分中,我們描述如何建立個性化的 portlet 和 Web 應用程式。在這一系列文章的其餘文章中,我們將在您在第 1 部分中將要建立的個

【Airbnb搜索】:Real-time Personalization using Embeddings for Search Ranking at Airbnb

原始论文下载地址: 本文是kdd 2018 的best paper,文章来自airbnb的搜索推荐团队,描述的是airbnb如何使用embedding来提高搜索和排序的效果。 知乎有官方认证的中文文章(文章地址,原始论文)。文章利用搜索的session数据来获取Listing和用户的embedding,全文思想相对来说还是比较简单的,但是整体针对业务实际情况,一步步的解决问题的思路很清晰,和a

DLRM:Deep Learning Recommendation Model for Personalization and Recommendation Systems论文阅读笔记

介绍: 对于一个神经网络来说,有效地处理稀疏数据是很有挑战性的。由于缺乏代表性模型和数据集的公开可用细节,导致对推荐系统的研究进展缓慢。 DLRM(Deep Learning Recommendation Model)是深度学习推荐模型的实现,用于个性化推荐。DLRM通过结合协同过滤和基于预测分析的方法的原理,在其他模型的基础上取得了进展,这使得它能够有效地处理生产规模的数据,并提供最先