算法

推荐系统将始终保持相关性——用户希望看到个性化的内容，最好的目录（就我们的iFunny应用程序而言，是流行的表情包和笑话）。我们的团队正在测试数十个关于智能提要如何改善用户体验的假设。本文将告诉您我们是如何实现协作模型之上的第二级模型的：我们遇到了什么困难，以及它们是如何影响指标的。

通常，矩阵分解，如隐式分解。ALS用于帮助改善饲料。在这种方法中，对于每个用户和每个对象，我们都会得到嵌入，而嵌入最接近用户嵌入的内容（在余弦度量中）最终会出现在最受欢迎的推荐中。

该方法工作迅速，但没有考虑所有信息（例如，在矩阵分解中添加用户的性别和年龄将是一项挑战）。

两级推荐系统试图在不放弃“永恒经典”的情况下使用更复杂的算法

实施两层推荐系统

我们需要从各种算法中“组装”出一个顶级解决方案。我们拥有：

通过将棘手的问题分解成更小的块，深度学习技术可以确定仓库中减少流量的最佳区域。

校友创立的Pienso开发了一款用户友好的人工智能构建器，因此领域专家可以在不编写任何代码的情况下构建解决方案。

研究人员为一个令人困惑的问题开发了一个简单而有效的解决方案，该问题可能会恶化大型语言模型（如ChatGPT）的性能。

• LeetCode Code Docs
• Sword Finger OfferCode Docs
• https://github.com/kylesliu/awesome-golang-algorithm

A curated list of awesome places to learn and/or practice algorithms. Inspired by awesome-awesomeness and all the other awesome Awesome libraries.

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