来源：新智元，编辑：数据派 THU 本文介绍 IML 领域的历史，给出了最先进的可解释方法的概述，并讨论了遇到的挑战。 近年来，可解释机器学习（IML） 的相关研究蓬勃发展。尽管这个领域才刚刚起步，但是它在回归建模和基于规则的机器学习方面的相关工作却始于 20 世纪 60 年代。最近，arXiv 上 ....

欧文祥 2018 年 11 月 12 日 话题：AI 语言 & 开发双十一 [图片] 1. 项目背景 1.1 业务问题描述 目前企业财务人员开取商品增值税发票时，票面上的商品需要与税务总局核定的税分类编码进行关联，按分类编码上注明的税率和征收率开具发票，使得税务机关可以统计、筛选、比对数据等 ....

来源 Microstrong 扫描文末二维码关注作者 深度学习推荐系统中各类流行的 Embedding 方法（下） Embedding 方法概览： [图片] 1. Embedding 简介 Embedding，中文直译为“嵌入”，常被翻译为“向量化”或者“向量映射”。在整个深度学习框架中都是十分重要 ....

原文来自： gongyouliu [大数据与人工智能] 推荐系统的目标是为用户推荐可能会感兴趣的标的物。通过算法推荐达到节省用户时间、提升用户满意度、为公司创造更多的商业价值的目的。 要想达到这个目的就需要让用户信任你的推荐系统，只有信任了，用户才会经常使用推荐系统。 那么我们怎样做到让用户信任呢？ ....

原文链接： https://www.amazingkoala.com.cn/Lucene/yasuocunchu/2019/0220/35.html FST（Finite State Transducer）算法的概念在这篇博客中并不涉及，网上有太多的资料啦，写的都非常的不错。这里推荐这位网友的介绍： ....

转载自 DataFunTalk 公众号 [图片] 本文由 DataFun 社区根据饿了么研发总监马尧老师在 2018AI 先行者大会中分享的《外卖推荐算法中的市场机制和调控手段》编辑整理而成。 [图片] 提到市场机制和调控手段，大家可能会想起某些中央机构，而在流量的分发方面，我们的角色是类似的，搜索 ....

大数据凉了？No，流式计算浪潮才刚刚开始！ 原创： AI 前线小组 译 AI 前线 1 周前 [图片] 策划编辑 | Natalie 翻译 ｜巴真 编辑 ｜Debra **AI 前线导读：**本文重点讨论了大数据系统发展的历史轨迹，行文轻松活泼，内容通俗易懂，是一篇茶余饭后用来作为大数据谈资的不严肃 ....

字节跳动技术团队 背景 在字节跳动的实时计算场景中，我们有很多任务（数量 2k+）会直接服务于线上，其输出时延和稳定性会直接影响线上产品的用户体验，这类任务通常具有如下特点： 流量大，并发高（最大的任务并行度超过 1w） 拓扑类似于多流 Join，将各个数据源做整合输出给下游，不依赖 Checkpo ....

来源： 丁香园大数据 前言 计算 query 词权重（术语权重，也称作 Term Necessity，Query Term Weight）是 IR 研究中的一个基本问题，属于 Query 解析的一部分。熟悉倒排索引的同学都知道，文档通常以词的粒度建立索引。所以对于词的解析，在 Query 解析中属于 ....

作者： 龚俊民(昵称： 除夕) 学校： 新南威尔士大学 单位：Vivo AI LAB 算法实习生 方向： 自然语言处理和可解释学习 知乎： https://www.zhihu.com/people/gong-jun-min-74 前言：把分类粒度变细是亚里士多德在《形而上学》中的“给世间万物的存在基 ....

物流仓库如何更好的规划智能叉车？ 董效成 2018 年 11 月 1 日 话题：AI 算法物联网 [图片] 本文为『InfoQ x 苏宁 2018 双十一』技术特别策划系列文章之一。 1. 背景 随着物联网和人工智能的发展，越来越多的任务渐渐的被机器人取代，机器人逐渐在发展中慢慢进入物流领域，“智能 ....

我们先看一组评论再进入正文，我只想说厮大牛逼！ [图片] 作者：朱忠华 原文：https://blog.csdn.net/u013256816/article/details/71091774 1 概述 Kakfa 起初是由 LinkedIn 公司开发的一个分布式的消息系统，后成为 Apache 的 ....

辛俊波 腾讯 | 高级研究员 导读： 在上一篇文章'推荐系统中的深度匹配模型'中介绍的推荐系统里的模型，大部分是对于各种神经网络的结构改造，基本不太涉及文本本身。而在本文接下来要介绍的搜索引擎中的模型里，可以发现由于 query 和 doc 本身都是由文本组成，模型的扩展性上有了大大的提升，在文本领 ....

分享嘉宾： 崔凌云，58 同城 TEG 搜索排序部算法架构师 整理出品： 张劲，AICUG 人工智能社区 深度语义模型 BERT 在 58 同城搜索的实践 导读： 本次分享主要以 58 租房搜索排序为背景，介绍深度学习在排序阶段的探索和实践，主要包括：单目标优化、多目标优化、DeepFM、DIN、D ....

原文发布于微信公众号 - 小小挖掘机（wAIsjwj） 原文发表时间：2018.04.22 16:14 1、原理 Deep&Cross Network 模型我们下面将简称 DCN 模型： 一个 DCN 模型从嵌入和堆积层开始，接着是一个交叉网络和一个与之平行的深度网络，之后是最后的组合层，它 ....

[图片] 分享嘉宾：秀武 阿里 高级算法专家 编辑整理：Jane Zhang 内容来源：DataFunTalk 导读： 在 CTR 预估中，能不能有效地利用用户历史行为，页面同屏竞争广告信息，以及用户—广告，广告—广告关系等辅助信息来提升模型效果？本文介绍在这方面的探索工作，主要包括： 深度时空网络 ....

分享嘉宾：刘祁跃 爱奇艺科学家 编辑整理：李婷婷 内容来源：爱奇艺技术沙龙 出品社区：DataFun 导读： 本次分享的主题为 AI 在爱奇艺视频广告中的探索。AI 可以对视频内容、广告素材进行理解和加工，并应用于视频广告，尤其在广告的点位挖掘和生成、点位分析、素材创作等方面已产生价值，进而有益于广 ....