公开数据集实验：Meta推荐系统的评估 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/WbuuwuGO3iD9Z7kRb0bc3LFvnjg/ab**推荐系统的Scaling Law ** · DLRMs的scaling：特征交叉层非常重要，作者尝试Transformers、DHEN、DCN等多种特征建模方法来scaling精排。 · GRs的scaling：调整HSTU的超参数， ...
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LLM用于推荐系统时，如何克服推荐对数据集的高度依赖？
https://docs.feishu.cn/v/wiki/F656w0Ru7iF2UfkrCAMcEBnhnof/ac在Chat-REC(Chat-GPT Augmented Recommender System) 中，作者使用LLM 来增强他们的会话推荐系统。 他们首先使用用户个人资料（如年龄、性别、位置、兴趣等）、历史交互（如 ...
datawhalechina/fun-rec: 推荐系统入门教程，在线阅读地址 ... - GitHub
https://security.feishu.cn/link/safety?target=https://github.com/datawhalechina/fun-rec?from=from_parent_mindnote&scene=ccm&logParams=%7B%22location%22:%22ccm_mindnote%22%7D&lang=zh-CN推荐系统实战。 这部分内容包含推荐系统竞赛实战和新闻推荐系统的实践。其中推荐系统竞赛实战是结合阿里天池上的新闻推荐入门赛 ...
深入解析LLM4Rec：推荐系统与大模型的融合与创新 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/DMqOwfhbIi2kUlkxu0RcVaYjn2F/a1数据增强（下图a）：输入用户的历史行为信息和side info，通过LLM 构建prompt 的方式输出用户喜欢和不喜欢的商品。（由于LLM 受限于「max_token_len」无法打分所有候选，候选集 ...
LLM（十四）：基于LLM 的推荐系统重构 - 飞书
https://agijuejin.feishu.cn/wiki/F656w0Ru7iF2UfkrCAMcEBnhnof... 推荐系统发展过程及主流算法，该类方法有些主要特点：模型规模不大、关注用户和商品数据 ... 推荐可能高度依赖于数据集： 例如，同一部电影在不同平台上的评分可能不同。 在这 ...
购买或定制数据集需注意什么？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/QHSTwBPFKiZxqfkA1INc1u4fn0f/af数据集来源整理 · ImageNet：包含数百万张图片，广泛用于分类任务，也可以用于生成任务。 · Open Images：由Google维护，包含数千万张带有标签的图片。 · Flickr：特别是Flickr30kK ...
了解数据集
https://www.feishu.cn/hc/zh-CN/articles/064373323008-%E4%BA%86%E8%A7%A3%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%862024年8月27日 ... 数据结构. . 数据集的结构指当前业务明细或统计信息基础表格的表头构成，包含维度和指标两种类型的字段。. 维度：分析视角，如会议数据集中的会议、日程、 ...
大模型如何提升推荐系统表现 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/YE0iwT6NniaWwlkPHDBc5ZVxnVd/a2只能利用数据集内的知识；. 缺乏语义信息和深度意图推理。 相对的，大语言模型（LLM）以Transformer为backbone，通过大 ...
推荐系统技术架构的两个部分 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/K77xwARa7i2dHtkdzwucWjaanBh/a5生成推荐模型所需的样本数据，用于算法模型的训练和评估 · 生成推荐模型服务（model serving）所需的“特征”，用于推荐系统的线上推断 · 生成监控系统、商业智能系统所需的统计型 ...
数据集的多样性如何保障？存在哪些问题？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/GcV4wNVbMiuhQwk8lnIcbJJgnKh/ad### 文献回顾： 关键研究包括对大型机器学习（ML）模型训练数据的分析，以及对数据集在模型性能和偏差方面影响的研究。现有研究通常关注数据集的一小部分重要维度，但几乎没有 ...