• ▌2.1 数据层面 ▏2.1.1「稀疏性」:稳定的流量与稳定的交互比例(pv/uv) 稳定的 「流量」 与稳定的 「交互」「比例」 保证了数据的 「稠密性」 ,单用户和单商品有 「足够的数据」 可以完成机器学习,并且保证一定的 「置信度」 。当有 「新用户(新商品)」 加入系统时,由于系统中缺乏用户 ....
  • [链接] 引言 随着越来越多的公司加入 996 的阵营,企业面临的经营压力越来越大,员工不得不为此付出更多的努力。在社会的大环境下,企业不努力燃烧激情,将失去生存的立锥之地;员工不努力释放自我,将会被企业淘汰;正所谓皮之不存毛将焉附。这样的场景,非企业所愿,非员工所望,却是趋势如此,与其做无谓的抗议 ....
  • 作者:杨辉之,新浪微博推荐广告算法工程师,个人知乎专栏(推荐机器学习模型&架构随笔)欢迎交流讨论 前言 在实际工作(炼丹)过程中,总会遇到线下指标相对 base 有提升,但一到线上就发现收益丢了,是换种配方继续“炼丹”还是“改换门庭”拿着相同的配方继续“炼丹”?本文结合笔者曾经也踩过的各种坑 ....

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