[图片] 分享嘉宾：张照亮 阿里巴巴 高级技术专家 编辑整理：郑银秋 出品平台：DataFunTalk 导读： 今天分享的内容是阿里搜索推荐数据平台研发团队在实时数仓的一些探索，围绕着团队在数仓上基于 Flink + Hologres 的演进过程及最佳实践。 01 业务背景 阿里巴巴电商搜索推荐实时 ....

在传统的 RNN Encoder-Decoder 模型中，在编码的过程中，将 [图片] 时的状态 [图片] 和 [图片] 时刻的数据 [图片] 输入到 [图片] 时刻的 RNN 单元中，得到 [图片] 时刻的状态 [图片] ，经过 [图片] 个时间片后，得到长度等于隐节点数量的特征向量 [图片] 。 ....

作者： 宋玉美 导读 在语音机器人中，经常需要槽位识别来提取用户回答中的关键信息，以便用于控制对话逻辑跳转和标识对话关键词等，我们通过命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）技术来提取对话中的实体词（关键词），即语音机器人中的槽位词。 背景 由于语音识别（Automa ....

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知识图谱及智能问答系统构建 感谢 AICUG 人工智能社区 知识图谱在知识表示的完备性、语义刻画的准确性、体系结构的组织性上，显著优于传统 Corpus 的表示，对于信息检索、推荐系统、问答系统都至关重要，本次议题将以电力行业为背景，分享如何使用深度学习 NLP 技术挖掘和构建知识，产生行业知识图谱 ....

原文地址： https://cloud.tencent.com/developer/article/1164771 1、推荐系统中的 EE 问题 Exploration and Exploitation(EE 问题，探索与开发)是计算广告和推荐系统里常见的一个问题，为什么会有 EE 问题？简单来说， ....

本文主要介绍 TNonblockingServer 服务模型，这是 thrift 框架提供的一种非阻塞式 IO 服务模型，目前是 thrift 框架中最好的模型，这也是我们重点介绍的模型。 thrift 是 Facebook 开源的一款开源跨语言的 RPC 通信框架，主要提供三种服务模型：1）TTh ....

既然你点开这篇文章了，我假设你是在某司做推荐系统的算法工程师。这个假设的正确率我估计大约在 20% 左右，因为根据我的经验，80% 的算法工程师是很博爱的，只要标题里带有“模型／算法／深度学习／震惊/美女….”等词汇，他们都会好奇地点开看三秒，然后失望地关掉，技术性越强的反而越容易被关掉，很可能撑不 ....

高茂雨 58 技术 导读: 58 智能问答机器人是由 58AI Lab 自研的一套人工智能问答系统，结合自然语言处理、深度学习、语义理解、智能推荐等多种人工智能技术，通过自主学习，精确识别用户意图，实现与用户进行智能问答。实现了 QABot 业务咨询问答、TaskBot 任务多轮对话、问答推荐等多种 ....

[图片] 分享嘉宾：杜宝坤 京东 资深算法专家 编辑整理：侯雅新 出品平台：DataFunTalk 导读： 对于 AI 飞速发展的今天来说，大规模的多维度、高质量的数据是其成功的关键要素，也是制约其进一步发展的重要瓶颈。随着大家对数据的重要性与隐私性的认知程度的不断提升，跨组织的数据的合作越来越谨慎 ....

来源：美团点评技术团队 导读：美团搜索排序是一个典型的多业务混合排序建模问题，这种多业务场景搜索存在很多挑战。本文聚焦到店商家多业务场景的多业务排序建模优化工作，希望能对从事相关工作的同学有帮助。 引言 排序流程简介 多业务建模实践 多业务配额模型 多业务排序模型 总结和展望 参考资料 作者简介 引 ....

[图片] 分享嘉宾：五羖 阿里文娱 技术专家 编辑整理：汤志敏 出品平台：DataFunTalk、AI 启蒙者 导读： 数据驱动的方法论已深入人心，无论是开发、产品还是运营，根据数据进行决策是必备环节。你是否好奇过，在优酷这样海量数据的场景下，是什么样的引擎在支撑着业务上林林总总的分析需求？大数据领 ....

作者：石晓文的学习日记 链接：https://www.jianshu.com/p/e0e843d78e3c 上一篇中介绍了 Bandit 算法，并介绍了几种简单的实现，如 Epsilon-Greedy 算法，Thompson sampling 算法和 UCB 算法。 但是传统的实现方法存在很大的缺陷 ....

[图片] 作者 | 孙子荀（授权） 编辑 | 小智 随着云结合微服务架构切实的提高了生产效率；深度学习不断深入内容处理的各个领域促进生产力的发展。 在消息系统，数据仓库，计算框架，存储系统等基础架构层建设逐步提升的基础上，大型互联网公司进一步提出了业务基础设施的需求。在基础架构和上层业务之间急需一个 ....

达观数据 张健 达观数据 前言 推荐系统对于处于信息爆炸时代的我们来说并不陌生。在日常生活中，我们使用到推荐系统提供的各种服务，在社交工具上认识志同道合的朋友，到音乐网站中欣赏自己感兴趣的音乐作品，从一大堆企业岗位信息中挑选出一份称心如意的工作等等。 一个优秀的推荐系统能像朋友一样理解用户的需求，提 ....

文 | 王爷 on 交易 一、前情提要 时节如流，两年前的今天写了有赞订单管理的三生三世与十面埋伏，转眼两年过去了，这套架构发展的如何，遇到了什么新的挑战和收获，今天主要来一起整理回顾下有赞订单搜索 AKF 架构演进之路。 之前将散落在 DB 多个分片中的数据在 ES 做了一次聚合，带来了巨大的好处 ....

分享嘉宾： 蒋锵、严明，平安银行大数据部门 整理出品： AICUG 人工智能社区 关注本站公众号获取完整 PPT [图片] 其实刚刚也讲到随着银行转型，对于数字驱动这件事情的迫切度是越来越高，就是最开始的时候可能大家对于数据怎么用，有一个业务强主导，我可能就要这一份数来帮我做一个决策，或者我就要这样 ....