训练部署DropoutNet模型并实时生成Item Embedding-智能推荐 AIRec-阿里云
本指南详解如何训练和部署DropoutNet模型，通过PAI离线训练与Flink实时处理相结合，并提供PAI命令、Flink SQL及Java UDF代码，助您快速构建冷启动推荐全流程。
EasyRec特征生成文件fg.json与模型配置文件config的配置案例-智能推荐 AIRec-阿里云
为帮助您快速掌握EasyRec配置，本文通过详尽案例，提供覆盖常见特征的fg.json与模型config文件完整代码，助您高效完成特征工程与模型构建。
使用PAI-DLC训练EasyRec模型并配置DataWorks周期性调度-智能推荐 AIRec-阿里云
想在PAI-DLC环境训练EasyRec模型？本指南详解从创建任务到DataWorks周期性部署的全流程，提供镜像地址、任务命令与配置代码，助您快速完成训练与部署。
使用DataWorks将PAI-Rec模型部署到PAI-EAS-智能推荐 AIRec-阿里云
为将PAI-Rec模型部署到PAI-EAS，本文详解了在DataWorks中修改脚本的简便方法，并提供完整步骤与参数配置，助您快速完成模型上线与线上打分。
配置PAI-Rec模型的多种特征类型-智能推荐 AIRec-阿里云
想为智能推荐AIRec的冷启动排序模型配置特征？本文详解Id、Raw、Combo等多种特征类型，提供详尽的JSON配置代码与参数说明，助您高效完成模型构建。
推荐系统离线评估方法和评估指标，以及在推荐服务器内部实现A/B测试和解决A/B测试资源紧张的方法。还介绍了如何在TensorFlow中进行模型离线评估实践。
离线评估：常用的推荐系统离线评估方法有哪些？在推荐系统中，离线评估是评估推荐算法效果的一种常见方法。离线评估是指在离线数据集上测试推荐算法，并使用评估指标来衡量其效果。常用的推荐系统离线评估方法有以下几种： 1. RMSE/MSERMSE（Root Mean Square Error）和MSE（Mean Square Error）是最常见的衡量推荐系统预测准确度的方法。RMSE和MSE都是衡量.....
【推荐系统】Facebook经典模型GBDT+LR代码实践
2021人工智能领域新星创作者，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善推荐系统各个知识体系的文章，帮助大家更高效学习。在CRT预估中，工业界一般是会采用逻辑回归进行处理，对用户特征画像进行建模，然后计算点击概率，评估用户是否会有点击的行为。但是逻辑回归这个算法天生就会有个缺陷，它不能够区分非线性的数据，原因是逻辑回归是在普通的线性回归的基础之上添加了Sigmoid函数，处理的只能是线性数据，....
【推荐系统】Facebook经典模型GBDT+LR代码实践
在CRT预估中，工业界一般是会采用逻辑回归进行处理，对用户特征画像进行建模，然后计算点击概率，评估用户是否会有点击的行为。但是逻辑回归这个算法天生就会有个缺陷，它不能够区分非线性的数据，原因是逻辑回归是在普通的线性回归的基础之上添加了Sigmoid函数，处理的只能是线性数据，那么我们就需要获得线性可分的数据，这是如果采用人工进行组合特征，成本会非常的贵，而且需要有经验的专业人士，才能够获得提升模....
推荐系统遇上深度学习(六)--PNN模型理论和实践
1、原理 PNN，全称为Product-based Neural Network，认为在embedding输入到MLP之后学习的交叉特征表达并不充分，提出了一种product layer的思想，既基于乘法的运算来体现体征交叉的DNN网络结构，如下图： 按照论文的思路，我们也从上往下来看这个网络结构： 输出层 输出层很简单，将上一层的网络输出通过一个全链接层，经过sigmoid函数转换后映射到...
推荐系统遇上深度学习(五)--Deep&Cross Network模型理论和实践
1、原理 Deep&Cross Network模型我们下面将简称DCN模型： 一个DCN模型从嵌入和堆积层开始，接着是一个交叉网络和一个与之平行的深度网络，之后是最后的组合层，它结合了两个网络的输出。完整的网络模型如图： 嵌入和堆叠层 我们考虑具有离散和连续特征的输入数据。在网络规模推荐系统中，如CTR预测，输入主要是分类特征，如“country=usa”。这些特征通常是编码为独热向...
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