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標簽 > 推薦系統(tǒng)
推薦系統(tǒng)是利用電子商務(wù)網(wǎng)站向客戶提供商品信息和建議,幫助用戶決定應(yīng)該購買什么產(chǎn)品,模擬銷售人員幫助客戶完成購買過程。個性化推薦是根據(jù)用戶的興趣特點和購買行為,向用戶推薦用戶感興趣的信息和商品。
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NVIDIA Grace Hopper超級芯片賦能推薦系統(tǒng)
借助 Grace Hopper 超級芯片,有助于用戶個性化互聯(lián)網(wǎng)的大規(guī)模 AI 模型的性能更加準確。
2022-09-23 標簽:gpuNVIDI推薦系統(tǒng) 1500 0
推薦系統(tǒng)概述/類型/應(yīng)用/優(yōu)勢/工作原理
推薦系統(tǒng)是機器學習的一類,它可使用數(shù)據(jù)來幫助預測、縮小范圍,并找到人們在呈指數(shù)級增長的選項中尋找的內(nèi)容。
2022-08-19 標簽:NVIDIA人工智能推薦系統(tǒng) 2315 0
在GTC2022大會上,NVIDIA正式發(fā)布Merlin 1.0版本,是用于推薦系統(tǒng)的AI框架,由推薦系統(tǒng)流程的端到端組件組成。
2022-03-23 標簽:NVIDIAAI推薦系統(tǒng) 1907 0
根據(jù) 6 月 28 日正式宣布的比賽結(jié)果,這支由七人組成的NVIDIA 參賽團隊第二次贏得ACM RecSys 2021 挑戰(zhàn)賽。
2021-07-21 標簽:NVIDIA推薦系統(tǒng) 1462 0
推薦系統(tǒng)從沒像現(xiàn)在這樣,影響著我們的生活。當你上網(wǎng)購物時,天貓、京東會為你推薦商品;想了解資訊,頭條、知乎會為你準備感興趣的新聞;想消遣放松,抖音、快手...
2021-01-18 標簽:推薦系統(tǒng)大數(shù)據(jù)深度學習 8437 0
基于Elastic Search的推薦系統(tǒng)“召回”策略的介紹
當我們打開一個資訊APP刷新聞時,有沒有想過,系統(tǒng)是如何迅速推送給我們想看的內(nèi)容?資訊APP背后有一個巨大的內(nèi)容池,系統(tǒng)是如何判斷要...
2020-12-10 標簽:人工智能推薦系統(tǒng) 813 0
在當前這個移動互聯(lián)網(wǎng)時代,除了專業(yè)內(nèi)容的豐富,UGC內(nèi)容更是爆發(fā)式發(fā)展,每個用戶既是內(nèi)容的消費者,也成為了內(nèi)容的創(chuàng)造者。這些海量的...
2020-12-10 標簽:人工智能推薦系統(tǒng)大數(shù)據(jù) 484 0
在先薦推薦系統(tǒng)學院?|?第1期的分享中,第四范式資深研究員羅遠飛針對推薦系統(tǒng)中的高維稀疏數(shù)據(jù),介紹了如何在指數(shù)級搜索空間中,高效地...
2020-12-10 標簽:機器學習推薦系統(tǒng) 527 0
聲明:本文轉(zhuǎn)載自王的機器,僅作為學習使用,不作為商業(yè)用途,如有侵權(quán)請私信我,最短時間為您處理!我還是推薦系統(tǒng)小白,因此對此課題...
2020-12-10 標簽:人工智能推薦系統(tǒng) 602 0
比如廣告和特型內(nèi)容頻控。像問答卡片就是比較特殊的內(nèi)容形式,其推薦的目標不完全是讓用戶瀏覽,還要考慮吸引用戶回答為社區(qū)貢獻內(nèi)容。這些內(nèi)容和普通內(nèi)容如何混排...
2020-11-16 標簽:函數(shù)模型推薦系統(tǒng) 5575 0
導讀:本文通過案例分門別類地深入探討人工智能的實際應(yīng)用。案例甚多,此處所列舉的僅是九牛一毛。本該按行業(yè)或業(yè)務(wù)對這些案例進行分類,但相反我選擇按在行業(yè)或業(yè)...
2020-11-11 標簽:人工智能計算機視覺推薦系統(tǒng) 2907 0
今天給大家介紹一篇BERT用于推薦系統(tǒng)的文章,題目是《BERT4Rec: Sequential Recommendation with Bidirect...
2020-11-03 標簽:序列推薦系統(tǒng)自然語言 3240 0
TensorFlow Recommenders開源軟件包可簡化構(gòu)建、評估和應(yīng)用推薦模型
文 /Maciej Kula 和 James Chen,Google Brain 推薦系統(tǒng)是機器學習的一大主要應(yīng)用,能夠根據(jù)用戶偏好推送相關(guān)內(nèi)容,比如推...
2020-10-21 標簽:機器學習推薦系統(tǒng)tensorflow 2548 0
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