推荐系统 推荐系统这是关于使用机器学习和深度学习技术构建推荐系统的研讨会 理论： ML和DL公式化，预测与排名，相似性，偏向与无偏 范例：基于内容，协作过滤，基于知识，混合和集成 数据：表格，图像，文本（序列） 型号：（深度）矩阵分解，自动编码器，宽和深度，等级学习，序列建模 方法：显式与隐式反馈，用户项矩阵，嵌入，卷积，递归，域信号：位置，时间，上下文，社交， 过程：设置，编码和嵌入，设计，训练和选择，服务和缩放，测量，测试和改进 工具： python-data-stack：numpy，p

推荐系统 这是关于使用机器学习和深度学习技术构建推荐系统的研讨会 理论：ML和DL公式化，预测与排名，相似性，偏见与无偏见 范例：基于内容，协作过滤，基于知识，混合和集成 数据：表格，图像，文本（序列） 型号：（深度）矩阵分解，自动编码器，宽和深度，等级学习，序列建模 方法：显式与隐式反馈，用户项矩阵，嵌入，卷积，递归，域信号：位置，时间，上下文，社交， 过程：设置，编码和嵌入，设计，训练和选择，服务和缩放，测量，测试和改进 工具：python-data-stack：numpy，pandas