[图片] 文章作者：石塔西 内容来源：小石的数据科学之旅@知乎专栏 出品社区：DataFun 注：欢迎投稿「行知」专栏，让您的行业知识，为行业者知。 本文是对阿里的论文《Image Matters: Visually modeling user behaviors using Advanced Mo ....

原文地址： https://www.cnblogs.com/wkang/p/9657032.html 1. GBDT + LR 是什么 本质上 GBDT+LR 是一种具有 stacking 思想的二分类器模型，所以可以用来解决二分类问题。这个方法出自于 Facebook 2014 年的论文 Prac ....

作者：Edwin Chen 编译：ronghuaiyang 导读 导读 用 CTR 来评估推荐算法是一个非常常用的度量，但并非是最好的度量。 假设你正在为一个新在线网站构建一个推荐算法。你如何衡量它的质量，以确保它发送给用户相关和个性化的内容？刚开始的时候，你希望点击率可以进行衡量，但经过一番思考， ....

分享嘉宾：高凯明 360 算法专家 编辑整理：Hoh Xil 内容来源：DataFun AI Talk 出品社区：DataFun 注：欢迎转载，转载请注明出处。 360 搜索广告成立于 2012 年，到今年是第 8 个年头了。 今天分享的内容分为两部分，第一部分是搜索广告和广告召回。我会介绍搜索广告 ....

在本系列的上一篇中，我们大致介绍了一下知识图谱在推荐系统中的一些应用，我们最后讲到知识图谱特征学习(Knowledge Graph Embedding)是最常见的与推荐系统结合的方式，知识图谱特征学习为知识图谱中的每个实体和关系学习到一个低维向量，同时保持图中原有的结构或语义信息，最常见的得到低维向 ....

上篇文章 http://www.6aiq.com/article/1564413040138 详细介绍了 Lucene 索引表的实现，内容涉及关于 Terms Index 以及 Term Dictionary 的剖析。 此文将继续剖析 Lucene 倒排索引实现的另一部分核心内容： 倒排表（Post ....

分享嘉宾：李铁牛 新浪微博 编辑整理：崔媛媛 内容来源：DataFun AI Talk 出品社区：DataFun 导读： 本次分享的主题为微博广告策略工程架构体系演进，将介绍微博广告在从 0 到 1，从 1 到 N 的过程中，微博广告架构是如何支持策略、算法、模型迭代的，包括以下几部分： 概述 微博 ....

Automaton      在介绍 Automation 类之前先介绍下有穷自动机的概念，有穷自动机分为确定型有穷自动机(DFA)跟不确定型有穷自动机(NFA)。由于本篇文章是为介绍 TermRangeQuery 作准备的，所以只介绍确定性有穷自动机。 确定型有穷自动机(Deterministic ....

FixedBitSet FixBitSet 类在 Lucene 中属于一个工具类（Util），它的其中一个用途用来存储文档号，用一个 bit 位来描述（存储）一个文档号。该类特别适合存储连续并且没有重复的 int 类型的数值。最好情况可以用 8 个字节来描述 64 个 int 类型的值。下面通过介绍 ....

背景 在 CTR 预估任务中，线性模型仍占有半壁江山。利用手工构造的交叉组合特征来使线性模型具有“记忆性”，使模型记住共现频率较高的特征组合，往往也能达到一个不错的 baseline，且可解释性强。但这种方式有着较为明显的缺点：首先，特征工程需要耗费太多精力。其次，因为模型是强行记住这些组合特征的， ....

阅读原文 前言 今天为大家带来的是 2018 年由中科大、北邮、微软联合推出的 xDeepFM（eXtreme Deep Factorization Machine）模型[1]，该模型的主要贡献在于，基于 vector-wise 的模式提出了新的显式交叉高阶特征的方法，并且与 DCN [2]一样，能 ....

作者：minwxwang，腾讯 PCG 应用研究员 当前主流的推荐系统中，embedding 无处不在，从一定意义上可以说，把 embedding 做好了，整个推荐系统的一个关键难题就攻克了。因此，本文总结了移动腾讯网推荐系统中的 embedding 技术实践，力图达到娱人娱己的目的。 什么是 em ....

作者：Harshit Tyagi 编译：ronghuaiyang 导读 构建端到端机器学习项目的任务检查清单。 [图片] Image for post 我正在创建一系列有价值的项目，我想到了将我从别人那里学到的或在工作中开发的实践记录下来。在本博客中，我整理了在处理端到端 ML 项目时经常提到的任务 ....

作者丨郭雅志 学校丨北京化工大学 研究方向丨 NLP、知识图谱、对话/问答系统 本人认为学习一样东西，直接上手跑实验是最有效提升的方法之一。看了那么多的理论介绍文章，抽象的说辞，最后还是似懂非懂。所以，直接上手数据集跑实验，与理论结合，能有更深刻的了解。同时也记录下学习 KBQA 的过程，也希望对同 ....

当设置了 TermVector 的域生成了倒排表以后，将文档的词向量信息写到。tvx（vector_index）跟。tvd（vector_data）文件中。 数据结构 .tvd 图 1： [图片] PackedIntsVersion PackedIntsVersion 描述了压缩使用的方式，当前版本 ....

作者 | 张俊林@新浪微博 目录 知识蒸馏典型方法 知识蒸馏在推荐系统中的三个应用场景 知识蒸馏在三类推荐排序中的方法介绍 联合训练召回、粗排及精排模型的设想 随着深度学习的快速发展，优秀的模型层出不穷，比如图像领域的 ResNet、自然语言处理领域的 Bert，这些革命性的新技术使得应用效果快速提 ....

导语：标签为用户提供了一种新的检索方式，用户和信息通过标签进行关联，信息的标签化、行为的标签化，在提供个性召回能力的同时，也有助于帮我梳理和挖掘业务品类的特征，做相关业务属性的聚合。 背景 当下全连接的信息场景，所有对于有助于连接转化效率提升的内容和考虑尤为重要，这就要求我们在实际业务场景中，结合用 ....

当 STORE.YES 的域生成了倒排表以后，将文档的域值信息写入到。fdt（field data）、.fdx（field index）文件中。 数据结构 .fdt 图 1： [图片] ChunkSize ChunkSize 用来描述压缩存储域值信息的方式，后面会详细介绍。 PackedIntsVe ....

公众号：月来客栈，欢迎关注！微信： nulls8 [图片] 模型产生过拟合的现象表现为：在训练集上误差较小，而在测试集上误差较大。并且笔者还说到，之所以产生过拟合现象是由于训练数据中存在一定的噪音，而我们为了尽可能的做到拟合每一个样本点（包括噪音），往往就会使用复杂的模型。最终使得训练出来的模型很大 ....