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基于Python机器学习方法的电影推荐系统
整体介绍 recsys_ui: 前端技术(html5+JavaScript+jquery+ajax)recsys_web: 后端技术(Java+SpringBoot+mysql)recsys_spider: 网络爬虫(python+BeautifulSoup)recsys_sql: 使用SQL数据处理recsys_model: pandas, libFM, sklearn. pandas数据分析和数据清洗，使用libFM,sklearn对多任务学习——【RecSys 2020】【腾讯视频】PLE
当不同的学习任务之间较为相关时，多任务学习可以通过任务之间的信息共享，来提升学习的效率。但任务之间的相关性并不强，多任务学习可能带来负迁移（negative transfer）跷跷板现象，相关性不强的任务之间的信息共享会影响网络的表现。 腾讯视频提出CGC，其实就是在MMOE（参阅：《多任务学习推荐系统推理优化
推荐系统推理优化 推荐系统(RecSys) - “沉默的大多数” 互联网企业 算力提供商 RecSys黑盒 输入-输出 KPI RecSys算法模型 RecSys算法分类 DNN RecSys模型范式 典型DNN RecSys模型 WDL DIN DIEN DLRM DNN RecSys模型特征 Small Tensor + Big Model Tens顶会抄顶会：SIGIR 2019论文被爆抄袭，部分内容宛如复制粘贴
荷兰、瑞士两位学者（其中一位是教授）的SIGIR 2019论文被发现抄袭，部分内容与RecSys 2018一篇论文高度相似，只有个别用词出现改动。今日，有Reddit网友爆出，入选SIGIR 2019的论文《Adversarial Training for Review-Based Recommendations》与RecSys 2018上的一篇论文《Why I like it: Mult顶会抄顶会：SIGIR 2019论文被爆抄袭，部分内容宛如复制粘贴
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