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文档简介
AI在个性化推荐中的应用首先介绍下我自己对AI发展的理解,AI它不是一个技术词汇,更像一个广告词汇,它在不同阶段是有不同含义的。结合行业专家经验将AI发展总结为下面四个发展阶段:前期阶段AlexNet在图像识别上的重大突破为标志,AI引起了工业界或者是媒体一个巨大关注。我将其总结为数据时代,这是以大数据为基础的进展,这一阶段深度学习是其代表性技术。GoogleAlphaGoOPPOOPPOPushPush我们做推荐,离不开数据,OPPOAI解。简单介绍一下我们的数据,有结构化的数据,用户在API使用的一些行为统计、手机AIOPPOAICTR义理解相对于AI在图像识别、语音识别由于深度学习的出现有巨大的提升而言并没有很大embedding文本标签这一块,OPPO由于全网在文本这类数据很多,访问的各种数据都可能有,类型因此先根据url判断它是属于小说,然后再细分它属于什么小说。下面主要基于深度学习方svm发明后对分类算法有很大改进,Facebook提出的fastText就是直接对一个文本提取出每一个词向量做一个平均,然后直接用softmax做分类,大多数情况不错,缺点是没有考虑词序,而文本词的先后顺序可能是包含巨大信息量的。后面比如CNN、RNN都发明了各CNNngram我们用到的CNN和RNN模型。CNN主要用的是TextCNN算法,如下图所示,左边把一个文本中、句子中的词转化为一filterpooling将这些特征输入softmax函数,最后得到分类结果。不足是filter_size是固定的,设计时可以用不同filter_size,可以每四个词或三个词,这样不同的filter_size相当于利用不同的ngram特征。RNN就可以用不同的窗口,目前它也有很多算法。利用TextRNN,还有一个AttentionAttentionembeddingembedding的分类效果。而我们针对短文本,只用到词级Attention机制。化push,一个广告主要发给李易峰的粉丝,那你得知道李易峰粉丝都喜欢那些东西,当然配,这种强相关性可解释性也很强。找相关性词也有不同算法,像LDA主题模型我们也尝试过,下图右边左边是LDA结果,他确实可以把同一主题的词聚类到一起,但是缺点是噪E1和E2R。token,人工筛选构造与夫妻关展,例如句中出现“E_1E_2(E_1,E_2)得到正标注。根据对“和”和“结tokenE_1E_2E_1E_2E_1E_2的婚礼”等类似应该标注为正的样本。接下来讲一下在强化学习方面的探索,强化学习的一个基本思想:上面是一个Agent,类actionRewardagentReward函数对设计效果Reward27者依据付费额度进行reward,如果Reward设计不好整个过程都不会收敛。学习算法是policygradients,针对Reward是连续值,action是
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