王喆 之前已经有无数同学让我介绍一下 Graph Embedding，我想主要有两个原因： 一是因为 Graph Embedding 是推荐系统、计算广告领域最近非常流行的做法，是从 word2vec 等一路发展而来的 Embedding 技术的最新延伸； 二是因为已经有很多大厂将 Graph Em ....

本次讨论的问题目录有： 什么是Embedding？ 推荐系统为什么需要Embedding？ 推荐系统代码中如何用数据生成Embedding？ 推荐系统代码中的Embedding技术…

[图片] 分享嘉宾：潘胜一 网易严选 算法专家 ,严选人工智能部搜索推荐负责人。团队负责的业务包括搜索、推荐、内外部广告、用户模型等。 编辑整理：许建军 出品平台：DataFunTalk 导读： 本文主要分享 '全能选手' 召回表征算法实践。首先简单介绍下业务背景： 网易严选人工智能部，主要有三个方 ....

作者：Mihajlo Grbovic 编译：ronghuaiyang 英文原文：https://medium.com/airbnb-engineering/listing-embeddings-for-similar-listing-recommendations-and-real-time-per ....

严选技术团队 向量化在业界的运用越来越广，近期也有许多文章分享过相关的主题。严选于 18 年下半年开始探索向量化在搜索推荐场景中的运用，从最开始基于商品召回用户的任务到后续的搜索召回、搜索个性化排序、搜索底纹、搜索发现词、搜索建议词、跨类目推荐、推荐召回、多兴趣召回、通用排序、端智能重排等等，我们不 ....

即刻首页的动态广场是一个发现好玩圈子和有趣即友的地方。如何让每一个用户都能在上面看到自己感兴趣的内容，是即刻推荐团队一直以来努力的目标。 去年我们分享了一篇技术文章，介绍如何在线上服务中使用 Spark MLlib，解决了排序模型的线上 serving 问题。过去这一年，即刻推荐系统完成了从 Spa ....

作者：minwxwang，腾讯 PCG 应用研究员 当前主流的推荐系统中，embedding 无处不在，从一定意义上可以说，把 embedding 做好了，整个推荐系统的一个关键难题就攻克了。因此，本文总结了移动腾讯网推荐系统中的 embedding 技术实践，力图达到娱人娱己的目的。 什么是 em ....

作者：Viktor Karlsson 编译：ronghuaiyang 导读: 使用来自 BERT 的上下文嵌入是很昂贵的，而且并不是所有的情况下都能带来价值，我们来看看在什么情况下是值得使用的。 使用最先进的模型，如 BERT，或它的任何后代，不适合资源有限或预算受限的研究者或实践者。仅仅是一个预训 ....

Bert 最近很火，应该是最近最火爆的 AI 进展，网上的评价很高，那么 Bert 值得这么高的评价吗？我个人判断是值得。那为什么会有这么高的评价呢？是因为它有重大的理论或者模型创新吗？其实并没有，从模型创新角度看一般，创新不算大。但是架不住效果太好了，基本刷新了很多 NLP 的任务的最好性能，有些 ....

[图片] 分享嘉宾：江云胜@Hulu 编辑整理：许晏铭 出品平台：DataFunTalk 导读： Hulu 是美国领先的互联网视频流媒体平台，拥有大量的电影、电视剧等视频资源，对这些内容的理解和表示是 Hulu 的一个重要研究方向。Content Embedding 技术将内容表示为向量，以利于后续 ....

这里是 王喆的机器学习笔记 的第四篇文章，之前我们一起讨论了阿里的 DIN，YouTube 的深度学习推荐系统，本来今天想再分享另一篇科技巨头的业界前沿文章，Airbnb 的 Embedding 方法 但因为文章中涉及 word2vec 的技术细节，为了保证一些初学者的知识是自洽的，我还是想在此之前 ....

作者：qfan，腾讯 WXG 应用研究员 随着深度学习在工业届不断火热，Embedding 技术便作为“基本操作”广泛应用于推荐、广告、搜索等互联网核心领域中。Embedding 作为深度学习的热门研究方向，经历了从序列样本、图样本、再到异构的多特征样本的发展过程。本文主要系统总结了现在主流的 Em ....

这里是 「王喆的机器学习笔记」 的第八篇文章，今天我们聊一聊 KDD 2018 的 Best Paper，Airbnb 的一篇极具工程实践价值的文章 Real-time Personalization using Embeddings for Search Ranking at Airbnb 。 相 ....

作者：carloslin，腾讯 PCG 应用研究员 Embedding 技术目前在工业界以及学术界中应用非常广泛，关于 Embedding 的探索和应用从未停歇。Embedding 的训练方法主要分成 DNN 的端到端的方法以及序列学习的非端到端的方法，其中最经典的 word2vec 以及由此衍生出 ....

Embedding 技术概览： [图片] 对其它 Embedding 技术不熟悉，可以看我的上一篇文章： 深度学习推荐系统中各类流行的 Embedding 方法（上） 1. Graph Embedding 简介 Word2Vec 和其衍生出的 Item2Vec 类模型是 Embedding 技术的基 ....

[图片] 分享嘉宾：周彤 58 同城 资深算法工程师 编辑整理：吴雪松 内容来源：58 推荐系统技术沙龙 出品平台：DataFunTalk 导读： 在深度学习的应用过程中，Embedding 这样一种将离散变量转变为连续向量的方式为神经网络在各方面的应用带来了极大的扩展，有'万物皆可 Embeddi ....

文章作者：周文彪 途家网 编辑整理：Hoh Xil 内容来源：AI 科学前沿大会 出品社区：DataFun 民宿越来越成为旅游消费的新热潮，作为国内最大的民宿平台，途家在应用 AI 技术进行个性化商品推荐方面进行了不少探索。民宿行业的数据，具有用户消费频次低，用户兴趣点不好描述等特点，基于内容和普通 ....

以下文章来源于搜索与推荐 Wiki ，作者 Thinkgamer 其实在 19 年初的时候大概看了一下这篇论文，但当时其实理解的并不深，今天再读的时候发现这里边其实包含了很多东西，不仅是学术性的目标函数优化，也包括工程性的取舍和特征的构造。 本文分为两部分，第一部分主要介绍论文，第二部分谈从中的收获 ....

本文概览： [图片] 本文又名《Distributed Representation: From Static Embedding to Contextualized Embedding》 [图片] 1. Classical Representation: One-hot Encoding 独热编码 ....