推荐系统
2024
[16]
- 推荐系统（十六）—— 工业级架构与最佳实践 07-16
- 推荐系统（十五）—— 实时推荐与在线学习 07-11
- 推荐系统（十四）—— 跨域推荐与冷启动解决方案 07-06
- 推荐系统（十三）—— 公平性、去偏与可解释性 07-01
- 推荐系统（十二）—— 大语言模型与推荐系统 06-26
- 推荐系统（十一）—— 对比学习与自监督学习 06-21
- 推荐系统（十）—— 深度兴趣网络与注意力机制 06-16
- 推荐系统（九）—— 多任务学习与多目标优化 06-11
- 推荐系统（八）—— 知识图谱增强推荐系统 06-06
- 推荐系统（七）—— 图神经网络与社交推荐 06-01
- 推荐系统（六）—— 序列推荐与会话建模 05-27
- 推荐系统（五）—— Embedding 表示学习 05-22
- 推荐系统（四）—— CTR 预估与点击率建模 05-17
- 推荐系统（三）—— 深度学习基础模型 05-12
- 推荐系统（二）—— 协同过滤与矩阵分解 05-07
- 推荐系统（一）—— 入门与基础概念 05-02