另外，在大模型发展如日中天的当下，利用大模型来增强推荐系统也是一个非常有前景的设计，可以利用大模型的语义理解、多模态特征融合、在线学习能力、特征提取等能力，构建精准的用户画像、提升内容理解与表示、实现实时推荐和在线学习，从而显著提升推荐系统的精准度和用户体验，但目前，大模型在算力资源依赖、数据隐私和...

  一、问题背景，冷启动建模的必要性和重要性作为一个内容平台，云音乐每天都会有大量的新内容上线，虽然相较于短视频等其它平台，云音乐平台的新内容数量相对较少，但实际数量可能远远超出大家的想象，同时，音乐内容与短视频、新闻、商品推荐又有着显著的不同，音乐的生命周期跨度极长，通常会以年为单位，有些歌曲可能在沉...

  推荐系统里根据收集的数据来训练推荐模型，给用户推荐一个合适的item，当用户与这个item产生交互后，数据又会被收集用于继续训练模型，从而形成一个闭环，但是这个闭环当中可能会存在各种各样的影响因素，因此会产生误差，误差的主要原因就是训练模型时使用的大多是观测数据，而不是一个理想的训练数据，会受到曝光...

  一、多任务、多场景的背景和挑战首先来介绍一下华为多任务推荐的场景，华为广告分布在不同的媒体上，比如左图展示的是浏览器信息流中的一个原声广告，右侧是华为视频页下方的一个广告卡片，这些广告分为不同的类型，比如APP类型、表单类型或者商品类型，其中APP类型是我们主要的一个广告类型，一个APP广告出现在用...

  本次分享的主题为基于因果推断的推荐系统，回顾过去的相关工作，并提出本方向的未来展望，为什么在推荐系统中需要使用因果推断技术，现有的研究工作用因果推断来解决三类问题，参见Gaoetal.的TOIS2023论文CausalInferenceinRecommenderSystems，ASurveyandF...

  推荐系统是1992年施乐公司的DavidGoldberg在论文中首次提出的，人类历史上第一个发表的推荐系统算法是协同过滤，该算法长期占据着主导地位，一直到最近，仍然有研究者发问称对比了大量的推荐算法，发现基于物品的协同过滤性能优异，吊打其他算法，随着时间的推移，出现了越来越多的推荐系统算法，1998...

  推荐系统本质是在用户需求不明确的情况下，解决信息过载的问题，联系用户和信息，一方面帮助用户发现对自己有价值的信息，另一方面让信息能够展现在对它感兴趣的用户面前，从而实现信息消费者和信息生产者的双赢，这里的信息的含义可以非常广泛，比如咨询、电影和商品等，下文中统称为item，达观数据相关推荐是达观推荐...

  近些年，深度学习在语音识别、图像处理、自然语言处理等领域都取得了很大的突破与成就，相对来说，深度学习在推荐系统领域的研究与应用还处于早期阶段，携程在深度学习与推荐系统结合的领域也进行了相关的研究与应用，并在国际人工智能***会议AAAI2017上发表了相应的研究成果，AHybridCollabora...

  .com原创稿件，推荐系统自从问世以来解决了许多不同的商业产品问题，深受广大互联网从业者的喜爱，传统的互联网电商公司像阿里巴巴和京东已经把推荐系统当成了自己的核心技术资产之一，而新兴的互联网产品像今日头条和抖音，也早已把推荐系统作为了自己的技术立足之本，然而伴随着推荐系统的蓬勃发展，一些推荐系统在技...

  .com原创稿件，1.长尾效应?跟动物尾巴有关系?讲完推荐系统的分类和功能后，在这我有必要对其中的一个名词，长尾效应，进行完整的解释，长尾效应在百度百科上解释为，从人们需求的角度来看，大多数的需求会集中在头部，而这部分我们可以称之为流行，而分布在尾部的需求是个性化的，零散的小量的需求，但不要小瞧尾部...

  .com原创稿件，1.导读通过对推荐系统的协同过滤算法进行详细的介绍后，并且给出模拟推荐案例，相信广大读者对于协同过滤算法的原理也有了一个基本的了解，以及对其中的推荐过程和使用该推荐算法的场景和优势有了一个基本的掌握，在文章的结尾部分我留了几个思考，也就是关于协同过滤算法劣势的研究，用来引出其他的推...

  推荐系统算法能够给公司带来巨大的流量，并且大幅度的减少营销费用，世界上最早的推荐系统来自施乐公司，DavidGoldberg等人在1992年发明了基于用户的协同过滤算法，几年之后，又有人发明了基于物品的协同过滤算法，在21世纪初期，矩阵分解算法被发明以前，协同过滤算法一直在推荐系统领域占据着主导地位...