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JieGuoJieGuo  2022-06-23 17:32 秀源码 隐藏边栏 |   1 条评论  59 
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由于近些年深度学习技术的飞速发展,大力加速推动了AI在互联网以及传统各个行业的商业化落地,尤其是推荐系统、计算广告等领域。由于推荐系统与提升用户量以及商业化变现有着密不可分的联系,各大公司都放出了众多推荐系统相关职位,且薪水不菲,目前发展势头迅猛。
大多数欲从事推荐系统相关工作的同学,往往都是通过自学的方式来进行学习,但是这样很明显的问题是:
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2. 对于算法原理理解不深刻,这就会导致实际应用时不能很好地将模型的性能发挥出来,另外面试时对于大厂面试官的刨根问底,只能是眼睁睁的丢掉offer。
CF、FM、DSSM、DeepFM等这些推荐业界明星模型,你真的清楚他们的内部运行原理以及使用场景吗?真的了解FM模型与SVM有什么相似之处吗?FM固然可以用作为打分模型,但它可以用来做matching吗,如果可以,如何做?item2Vec模型在业界是如何缓解冷启动的问题的?双塔模型优势在哪?深度模型到底是如何做matching的,是离线计算好结果还是实时的对网络进行前向计算?DeepFM具体实现时,wide端和deep端的优化方式是一样的吗?基于Graph的推荐方法在业界的应用目前是怎样的?
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