说起 Embedding，我想你肯定不会陌生，至少经常听说。事实上，Embedding 技术不仅名气大，而且用 Embedding 方法进行相似物品推荐，几乎成了业界最流行的做法，无论是国外的 Facebook、Airbnb，还是在国内的阿里、美团，我们都可以看到 Embedding 的成功应用。因此，自从深度学习流行起来之后，Embedding 就成为了深度学习推荐系统方向最火热的话题之一。 但
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2024-03-24 13:35:51
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从C端视角来看，58商业将Embedding作为广告的一种理解方式，使我们精确理解C端用户意图，同时理解B端推广提供的能力，使得目标推广以合适的形式触达C端用户。Embedding对文本语义、用户行为进行向量化，通过数学计算表达广告和用户关系，具备易表示、易运算和易推广的特点。今天将从以下几方面来介绍Embedding技术在58商业搜索和推荐场景的实践：58商业流量场景主流Embedding算法介
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2024-06-07 22:05:41
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文章目录Embedding概念经典Embedding方法Word2VecWord2Vec介绍Word2Vec如何生成样本Word2Vec 模型的结构Word2Vec如何提取词向量Item2Vec Embedding概念什么是embedding？ Embedding 就是用一个数值向量“表示”一个对象（Object）的方法，我这里说的对象可以是一个词、一件物品、一部电影等等。 一件物品能被向量表示
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2024-02-20 11:26:31
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目录什么是 EmbeddingItem2vec -- Word2vec 在推荐系统领域的推广Item2vec 的基本原理“广义” 的 Item2vecItem2vec 方法的特点和局限性Graph Embedding -- 引入更多结构信息的图嵌入技术DeepWalk -- 基础的 Graph Embedding 方法Node2vec -- 同质性和结构性的权衡EGES -- 阿里巴巴的综合性
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2024-05-23 14:28:47
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推荐系统实战3——推荐系统中Embedding层工作原理浅析学习前言什么是Embedding一、为什么要有Embedding二、推荐系统中常见的Embedding处理方式1、字符串形式的输入2、连续值（特定范围值）的输入三、Embedding的注意点 学习前言Embedding层是推荐系统特征转换的精髓，有必要简单了解一下他的原理。什么是Embedding一、为什么要有Embedding Emb
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2024-05-26 16:47:28
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Graph Embedding理论介绍及5种算法演示1.图数据结构2.图表示学习3.Graph Embedding3.1 DeepWalk算法DeepWalk算法理论DeepWalk 核心代码 1.图数据结构在现实世界中，网络只是互连节点的集合。为了表示这种类型的网络，我们需要一个与之相似的数据结构。幸运的是，我们有一个数据结构，即图（Graph）。图包含由边连接的顶点（代表网络中的节点）（可以代
Word Embedding学习笔记在NLP中，对文本的表示方法：bag-of-words：基于one-hot、tf-idf、textrank等主题模型：LSA（SVD）、pLSA、LDA；基于词向量的固定表征：word2vec、fastText、GloVe；基于词向量的动态表征：elmo、GPT、bert上面这个分类还有再查一下各种词向量的特点：One-hot：维度灾难 和 语义鸿沟
编者按：随着互联网内容数量的急剧增长，个性化推荐已成为各大科技公司的核心竞争力之一。那么，如何构建一个可靠、高效的基于嵌入技术的推荐系统，使其能够在实际生产环境中正常运行呢？这是所有从业者都关心的问题。本文是Embedding技术与应用的最后一篇，探析 Embedding 应用工程的文章。作者认为，要让一个推荐系统项目取得成功，不能仅仅停留在算法层面，更需要从工程实现的角度进行全面的考量和设计。文
原创
2023-11-20 10:35:22
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本文分享嘉宾：minwxwang，腾讯 PCG 应用研究员家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...
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2021-06-12 00:24:18
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作者：minwxwang，腾讯 PCG 应用研究员 腾讯技术工程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...
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2021-07-13 11:44:02
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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...
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2022-11-16 11:46:19
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本文分享嘉宾：minwxwang，腾讯 PCG 应用研究员家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...
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2021-06-12 00:23:58
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最近看到一篇关于poi的论文，把poi各个类别通过邻接关系利用Word-embedding训练成了词向量，这样原本属于不同大类下的子类但是功能很相近的类别就在词向量空间里显得比较近，更符合实际情况。相比于之前的分开看各种poi类别比例，这样可以更好地表达出城市内的poi配置情况。论文提要Liu K, Yin L, Lu F, et al. Visualizing and exploring POI
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2024-07-28 13:31:15
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要搞清楚embeding先要弄明白他和one hot encoding的区别，以及他解决了什么one hot encoding不能解决的问题，带着这两个问题去思考，在看一个简单的计算例子以下引用 YJango的Word Embedding–介绍https://zhuanlan.zhihu.com/p/27830489One hot representation 程序中编码单词的一个方法是one h
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2024-04-08 19:22:14
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Embedding方法概览： 1. Embedding简介Embedding，中文直译为“嵌入”，常被翻译为“向量化”或者“向量映射”。在整个深度学习框架中都是十分重要的“基本操作”，不论是NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）、搜索排序，还是推荐系统，或是CTR（Click-Through-Rate）模型，Embedding都扮演
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2024-08-21 11:31:19
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关键点Cursor AI IDE 似乎使用传统代码索引和 AI 嵌入相结合的方法来索引开源代码工程。研究表明，它可能使用 C 语言解析器（如 clang）提取符号信息，并通过代码嵌入模型生成语义表示。对于 Wireshark 的 C 源代码，索引可能包括构建符号表和使用嵌入技术进行语义搜索。具体算法细节未公开，证据倾向于假设其结合了 AST 解析和嵌入向量数据库。传统索引方法Cursor AI I
如何利用计算中心成千上百的AI加速芯片的集群，训练参数量超过百亿的大规模模型？并行计算是一种行之有效的方法，除了分布式并行计算相关的技术之外，其实在训练大模型的过程还会融合更多的技术，如新的算法模型架构和内存/计算优化技术等。这篇文章梳理我们在大模型训练中使用到的相关技术点，主要分为三个方面来回顾现阶段使用多AI加速芯片训练大模型的主流方法。1. **分布式并行加速：**并行训练主要分为
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2024-04-25 13:10:19
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Parameter Server架构现在的机器学习系统，但凡是大一点的公司，恐怕都在用分布式了。而在分布式机器学习领域，最出名的恐怕就是少帅的PS框架了。在本博文里，PS框架特指第三代PS框架，即少帅的PS框架，PS框架在本文里有和分布式机器学习框架等同的意义。本片博客是论文笔记性质，特此声明。现在的大数据机器学习系统，通常数据在1TB到1PB之间，参数范围在109和1012左右。再这样的量级下，
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2023-08-14 17:48:44
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文章目录前言一、大模型的优势二、大模型的应用场景三、如何使用大模型总结 前言随着人工智能技术的不断发展，深度学习已经成为了目前最为热门的技术之一。而在深度学习领域中，大模型(Large Scale Model)则是一种备受关注的技术。大模型是指由数百万、甚至数十亿个参数组成的神经网络模型，它们可以处理大规模的数据集，并且具有非常强的学习能力和泛化能力。一、大模型的优势相比于传统的小型模型，大模型
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2024-05-03 22:40:58
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编者按： IDP开启Embedding系列专栏，力图详细介绍Embedding的发展史、主要技术和应用。本文是《Embedding技术与应用系列》的第三篇，重点介绍 嵌入技术在生产环境中的应用效果到底如何。文章作者认为，嵌入技术可以有效地表示用户兴趣偏好，帮助推荐系统进行个性化内容推荐。作者详细分析了Pinterest、YouTube、Google Play、Twitter等平台在推荐系统中应用嵌
原创
精选
2023-11-08 10:26:50
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