接下來會研究一下音樂推薦系統，需要資料來進行演算法及工程程式碼的演示，遂彙總一下網上開源的音樂資料集。 Million Song Dataset 說到音樂資料集第一位肯定是MSD，它包含了100萬首歌

推薦系統主要試圖預測user對item的評分或是偏好，通過評分的高低進行鍼對性的推薦。縱觀各網際網路大公司，幾乎都會採用使用到推薦服務，比如：新聞推薦、廣告推薦、商品推薦、書籍推薦等等。本文主要介紹如何使用ke

大家好，今天和大家分享一下個性化推薦研究進展。主要探討三個關鍵詞： 可解釋性、魯棒性和公平性 。我們大概2013年左右就開始做可解釋的推薦，此後也開始逐漸研究魯棒性和公平性。為什麼這三個詞很重要呢？

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個性化推薦已經成為現代人們生活的一部分， “猜你喜歡”、“相關閱讀”你一定並不陌生。計算機如何做到對使用者投其所好？ 企業在做個性化推薦時要如何精準把握使用者興趣？如何解決冷啟動問題？如何避免推薦結果的單調與

AAAI 2019，進入 2019 年後人工智慧領域的首場頂會，將於明天正式拉開序幕；而今天正有無數學者跨越山川海洋，乘坐數十小時的飛機陸續抵達美國夏威夷首府檀香山。 正如大家所熟知，今年論文提交數量

AI 前線導讀：在我國，電商非常發達。今年雙 11 的成交額僅僅過了 12 小時就達到了驚人的 1491.6 億元！電商在我國的火爆程度由此可見一斑。不知你們有沒有發現，在網店瀏覽商品時，它們好像能讀懂你的內

小樂帝之前從事新聞客戶端產品工作，由於業務需要，對推薦系統原理有過粗淺的瞭解，人工智慧又屬於方興未艾的行業，專業人才較少，准入門檻不高。藉著這股風，開始混跡於人工智慧領域通用推薦系統應用，就

近幾年，人工智慧的可解釋性問題受到了來自政府、工業界和學術界的廣泛關注。美國國防部先進研究專案局DARPA資助了可解釋性人工智慧專案XAI（Explainable AI）；中國國務院在《新一代人工智慧規劃》中提

無論是什麼樣的軟文，讀者群體接觸的第一眼就是標題，一個好的標題，那麼這篇文章基本就成功了一半，如若是標題並不能吸引人的眼球，那麼即使文章寫得再好，會點進去的讀者也不會多。 以下是維貝工作室根據多年軟文推廣營銷的經

我們在幫助紐約時報（The New York Times，以下簡稱NYT）開發一套基於內容的推薦系統，大家可以把這套系統看作一個非常簡單的推薦系統開發示例。依託使用者近期的文章瀏覽資料，我們會為其推薦適合閱讀的

選自arXiv，作者：Rohan Ramanath 等，機器之心編譯，參與：路、王淑婷。 本文介紹了領英利用深度表徵學習模型來提升人才搜尋和推薦系統。 領英徵才解決方案（LinkedIn Talent

PredictionIO 是一個用Scala編寫的開源機器學習伺服器應用，可以幫助你方便地使用RESTFul API搭建推薦引擎。 PredictionIO的核心使用的是一個可伸縮的機器學習庫，基於Spark一

深度學習 應用甚廣 ，在諸多方面的表現，如影象分割、時序預測和自然語言處理，都優於其他機器學習方法。以前，你只能在 學術論文 或者大型 商業公司 中看到它的身影，但如今，我們已能利用自己的電腦進行深度學習計算

在第二部分，我們總結MLP基礎上的推薦系統，我在這裡只截取了原文的一部分內容。這篇部落格中所使用的註解字元和參考文獻目錄可以在 基於深度學習的推薦系統（一）Overview 中找到。我們把這些工作分為如下幾部