周三我们分享了“基于回归的隐变量模型”，这是在基本的矩阵分解基础上衍生出来的一类模型。这种模型把显式特性和隐变量结合起来，对解决“冷启动”问题有一定作用。 今天，我们来介绍一种叫作“分解机”（Factorization Machines）的推荐技术。...

本周我们主要来分享“矩阵分解”的点点滴滴，这是过去10年里推荐系统中最流行的一类模型。周一我们讨论了这类方法中最基础的基于隐变量的矩阵分解。这类模型的优势是显式地对用户和物品信息中的隐含结构进行建模，从而能够挖掘更加深层次的用户和物品关系。矩阵分解的...

上周我们聊了三个简单的推荐模型，分别是基于流行度的推荐模型，基于相似信息的推荐模型和基于内容特征的推荐模型。 这周，我们来看一类非常重要的推荐模型：基于隐变量的推荐模型。这类模型的优势是对用户和物品信息中的隐含结构进行建模，从而能够挖掘更加深层次的用...

周一的文章中，我们聊了一个最基本的基于流行度的推荐模型。周三我们讨论了基于相似信息的推荐模型。基于相似信息的推荐模型，其核心就是协同过滤的思想，希望能够通过相似的用户或者相似的物品来对当前的场景进行推荐。 然而，不管是基于流行度的推荐，还是协同过滤，...

这周我们开始讲推荐系统。周一的文章中，我们聊了一个最基本的推荐模型：基于流行度的推荐模型。这是一种简单且实用的推荐系统搭建方式，那就是需要对每一个物品的流行度进行估计。 今天，我们来看另外一种简单但很有效果的推荐模型：基于相似信息的推荐模型。 什么是...

今天，我们正式进入专栏的另一个比较大的模块，那就是推荐系统。之前我们详细且全面地介绍了搜索系统的各个组成部分。在接下来的几周时间里，我们一起来看推荐系统的技术要点又有哪些。 我们还是从简单推荐系统聊起，由易到难，逐步为你讲述一些经典的推荐模型。 推荐...

周一我们分享了一篇较早利用深度学习技术来进行搜索建模的论文，利用前馈神经网络来对查询关键字和文档进行信息提取，从而学习到更有意义的语义信息。周三我们分享了另外一篇论文，可以说是周一分享文章的一个后续工作，探讨了如何利用卷积神经网络来对搜索表征进行进一...

这个星期，也是我们整个搜索领域分享的最后一周内容，来看一些搜索算法的前沿思考，特别是深度学习对搜索领域的影响。周一我们分享了一篇较早利用深度学习技术来进行搜索建模的论文，论文提出如何使用前馈神经网络来对查询关键字和文档进行信息提取，从而能够学习更有意...

近两个月，我们集中系统地分享了搜索核心技术模块。做一个简单的内容梳理，我们讲解了搜索引擎方方面面的话题，从经典的信息检索技术、查询关键字理解、文档理解到现代搜索引擎的架构和索引的核心技术；还从机器学习角度出发分享了搜索引擎的最核心部分，也就是排序算法...

在这周的时间里，我们讨论机器学习排序算法中几个经典的模型。周一我们分享了排序支持向量机（RankSVM），这个算法的好处是模型是线性的，容易理解。周三我们聊了梯度增强决策树（Gradient Boosted Decision Tree），长期以来，这...