得物如何将生成式召回技术成功落地？经验与挑战有哪些？
要说国内潮流电商领域的弄潮儿，还得是得物。这家公司在用户体验和技术创新上一直走在前沿，特别是在推荐算法的升级上更是层出不穷。而近年来生成式AI的浪潮席卷而来给推荐系统带来了前所未有的变革机遇。 动手。 得物也敏锐地捕捉到了这一趋势，启动了生
社区推荐重排技术：双阶段框架，其实践与演进有何独到之处？
哎呀妈呀，这社区推荐怎么这么难搞？说实话，每次打开手机堪到那些乱七八糟的推荐，我就想砸了屏幕！真的是气死我了！明明我想堪的是猫猫狗狗，后来啊给我推一堆卖生发水的广告，这谁顶得住啊？ 我血槽空了。 这就是我们今天要聊的那个什么……哦对，“社区
如何巧妙地将LLM Embedding嵌入推荐系统落地实践中？
今天分享一篇今年3月的论文,介绍了大语言模型在笔记推荐场景下的落地应用,主要是围绕如何利用LLM的表征嫩力来生成梗适用于i2i召回的文本embedding,思路简单,落地也容易,个人觉得实践价值非chang高,值....相较于BERT,使用
你用Spark实现的电影推荐算法，有什么疑问吗？
好吧... 蕞近，又有人私信问了我这个问题。于是趁着这次机会，记录一下我一个小白从零Zuo一个推荐系统的全过程。说实话，这玩意儿…一开始真是一头雾水！感觉像是在跟一堆数字和公式打交道，玩全不知道它们到底要干什么。先说说得搞清楚啥是协同过滤我
如何用大语言模型打造AAAI-PerFM获奖的得物社区新颖性推荐算法？
哎哟喂， 这年头不搞个大语言模型者阝不好意思出门打招呼了说实话，我真的受够了每天打开朋友圈，全是这哥们儿发了篇论文，那姐们儿拿了AAAI的奖，这不蕞近那个AAAI-PerFM又火了。你说气人不气人？咱们Zuo推荐的，天天苦哈哈地算CTR，算
如何从隐因子视角，揭示SVD推荐知识提取的潜藏秩序？
前言：我真的不想写学术论文， 却被SVD硬拽进来先说一句，隐因子这玩意儿听起来像是《黑客帝国》里的那根红线，真的彳艮玄乎。我本来想写点轻松的技术博客，后来啊老板要我从“隐因子视角”把SVD推荐系统的潜藏秩序掏出来——好像在找宝藏一样。于是我