自動特徵工程在推薦系統中的研究

在先薦推薦系統學院 | 第1期的分享中，第四範式資深研究員羅遠飛針對推薦系統中的高維稀疏數據，介紹瞭如何在指數級搜索空間中，高效地自動生成特徵和選擇算法；以及如何結合大規模分佈式機器學習系統，在顯著降低計算、存儲和通信代價的情況下，從數據中快速篩選出有效的組合特徵。 以下是羅遠飛的分享： 大家好！我是第四範式的羅遠飛！‍ 很高興能有機會和大家一起交流關於自動機器學習方面的一些工作。‍我在第四範式的

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