2017.08.14，結(jié)束了兩周的等待，如愿以償開(kāi)始了自己的美團(tuán)實(shí)習(xí)生活，本來(lái)抱著三五個(gè)月走人，爭(zhēng)取下一份實(shí)習(xí)的心態(tài)，沒(méi)想到一直到轉(zhuǎn)為暑期實(shí)習(xí)生...
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我在美團(tuán)的這兩年，想和你分享
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推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí)(五十四)-使用GAN搭建強(qiáng)化學(xué)習(xí)仿真環(huán)境京東對(duì)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)感覺(jué)非常執(zhí)著啊，咱們?cè)谥耙呀?jīng)介紹過(guò)三篇京東公開(kāi)出來(lái)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)文章了。今天咱們?cè)賮?lái)介紹一篇，這一篇中，重點(diǎn)介紹了如何使用GAN搭...
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推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí)(四十三)-考慮用戶微觀行為的電商推薦在過(guò)去我們介紹的推薦方法中，特別是電商領(lǐng)域的推薦，其考慮的只是用戶的**宏觀交互行為(macro interaction)，如用戶購(gòu)買(mǎi)了xx物品...
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推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí)(四十二)-使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做基于會(huì)話的推薦前兩篇，我們介紹了如何使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)做基于會(huì)話的推薦，本篇我們更進(jìn)一步，來(lái)看一下如何使用近期比較火熱的圖網(wǎng)絡(luò)來(lái)做基于會(huì)話的推薦。 本文介紹的...
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推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí)(四十一)-Improved Recurrent Neural Networks for Session-based Recommendations本文論文的題目是《Improved Recurrent Neural Networks for Session-based Recommenda...
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推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí)(四十)-SESSION-BASED RECOMMENDATIONS WITH RECURRENT NEURAL NETWORKS好啦，是時(shí)候繼續(xù)我們推薦系統(tǒng)的學(xué)習(xí)了，從本篇開(kāi)始，我們來(lái)一起了解一下Session-Based Recommendation。今天，我們介紹的文...
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