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美团外卖美食知识图谱的迭代及应用
杨林 郭同 海超等 美团技术团队 导读: 菜品是外卖交易过程的核心要素,对菜品的理解也是实现外卖供需匹配的重点。今天我们将一次推送三篇文章,系统地介绍了美团外卖美食知识图谱的构建和应用。《美团外卖美食知识图谱的迭代及应用》会介绍外卖知识图谱的体系全貌,包括菜品类目、标准菜品、美食基础属性和美食业务主 ....
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干货 | 如何将知识图谱引入推荐系统?
[图片] 分享嘉宾:王鸿伟 斯坦福大学 博士后 编辑整理:屈垠岑 出品平台:DataFunTalk 导读: 在信息爆炸的互联网时代,推荐系统可以理解用户的个性化偏好和需求,帮助用户筛选出自己感兴趣的产品和服务。然而,传统的基于协同过滤的推荐系统无法解决数据稀疏和冷启动问题。知识图谱是一种表示实体之间 ....
star2017
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1年前
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Flink 实战: 结合 Kafka 构建端到端的 Exactly-Once 处理程序
原文地址: [链接] 作者: [链接] 前言 在消息处理过程中,除了 Flink 程序本身的逻辑(operator),我们还需要和外部系统进行交互,例如本地磁盘文件,HDFS,Kafka,MySQL 等。虽然 Flink 本身支持 Exactly-Once 语义,但是对于完整的数据处理系统来说,最终 ....
star2017
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1年前
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洋码头推荐系统技术架构
作者介绍 马超群, 洋码头高级算法工程师 具有多年数据挖掘、算法、机器学习的研究与实践经验,负责洋码头推荐等系统的算法研究与开发 | 电子商务网站的推荐系统是根据用户的兴趣特点和购买行为,向用户推荐其感兴趣的信息和商品的一个系统,在主流电商平台均具有广泛应用。从 16 年开始,洋码头根据自己的业务场 ....
star2017
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1年前
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大众点评搜索基于知识图谱的深度学习排序实践
1. 引言 挑战与思路 搜索是大众点评 App 上用户进行信息查找的最大入口,是连接用户和信息的重要纽带。而用户搜索的方式和场景非常多样,并且由于对接业务种类多,流量差异大,为大众点评搜索(下文简称点评搜索)带来了巨大的挑战,具体体现在如下几个方面: 意图多样:用户查找的信息类型和方式多样。信息类型 ....
star2017
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1年前
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【真实生产案例】消息中间件如何处理消费失败的消息?
爱钓鱼的桌子哥,资深架构师 先后工作于滴滴、百度、字节跳动等国内一线互联网大厂,从事基础架构相关工作。带领团队设计与构建了大规模的分布式存储系统、分布式消息中间件、分布式数据库,对分布式架构设计、系统高可用体系构建、基础中间件架构都有丰富的经验。 1、消息中间件在生产系统中的使用 下图是一个非常典型 ....
star2017
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1年前
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人脸分析:数据时代的“面像学” 一文读懂用户画像的前世今生
在难得的饭后闲余,我偶尔也关注一些娱乐新闻。我注意到,最近国内外公众人物的“人设崩塌”频率堪比 Facebook 的数据泄露。 谁能想到素来以稳重成熟形象示人的“大叔”吴秀波,私情会如此泛滥;眉清目秀的张雨绮,“暴力倾向”似乎就没收敛过;外形俊朗、才华横溢的《银河护卫队》导演詹姆斯·古恩,竟有恋童癖 ....
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1年前
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UC 信息流视频标签识别技术
[图片] 分享嘉宾:雪萌 阿里巴巴 编辑整理:Hoh Xil 内容来源:大鱼技术沙龙 出品社区:DataFun 导读: 本次分享的主题为 UC 信息流视频标签识别技术,主要介绍标签识别整体架构以及基于多模态信息的视频标签识别方法,实现让机器理解海量的视频中的关键信息。 包括以下几部分: 标签使用场景 ....
star2017
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1年前
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飞猪 | 拼接召回在飞猪交通域的实践
[图片] 分享嘉宾:诗安 阿里飞猪 编辑整理:张振 出品平台:DataFunTalk 导读: 当用户打算从 A 地到达 B 地时,有时没有直达方案或者不符合预期,这就需要拼接召回技术。面对海量航班、多商家票源,我们基于带约束的路由算法和机器学习算法,兼顾用户偏好和召回方案的合理性,提升拼接召回效率。 ....
star2017
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1年前
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爱奇艺多语言台词机器翻译技术实践
爱奇艺智能搜索团队 7 月 3 日下午,爱奇艺技术产品团队举办了**“i 技术会”第 16 期** 技术沙龙,本次技术会的主题是“NLP 与搜索”。我们邀请到了来自字节跳动、去哪儿和腾讯的技术专家,与爱奇艺技术产品团队共同分享与探讨 NLP 与搜索结合的魔力。 其中,来自爱奇艺的技术专家张轩玮为大家 ....
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1年前
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洋码头推荐系统重排算法实践
作者介绍 马超群, 洋码头高级算法工程师 具有多年数据挖掘、算法、机器学习的研究与实践经验,负责洋码头推荐等系统的算法研究与开发。 传送门: [链接] 本文约 4500 字,可参阅下面的大纲阅读。 1. 第一阶段 2. 第二阶段 3. 第三阶段 4. 算法模型实践小结 5. 关于未来 6. 参考文献 ....
star2017
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1年前
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【翻译】Redis 存储揭秘
原文地址: [链接] 我在 Redis 的部分工作是阅读博客,论坛消息以及推特上关于 Redis 的搜索。对于一个开发者来说,社区用户以及非用户的对他开发的产品的看法非常重要。我的感触是 Redis 的持久化被人误解非常多。 在这篇博客中,我会努力的做到公正:不安利 Redis,不跳过可能让 Red ....
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1年前
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eBay | 亿展宏图 第一篇— 两张图入门图算法
[图片] 供稿 |eBay 支付风控团队 作者 | 赵扬(Kevin Zhao) 编辑 | 林颖 “凡两个物体接触,必会产生转移现象” ——罗卡定律。 引子: 在老牌 TVB 剧《法证先锋》中,法证部的高 sir(欧阳震华饰)经常说的一句话:“凡两个物体接触,必会产生转移现象”。这就是罗卡定律,指的 ....
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1年前
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清华大学图神经网络综述:模型与应用
转载自 机器之心 作者 paperWeekly 近年来,图神经网络的研究成为深度学习领域的热点,机器之心曾介绍过清华大学朱文武等人综述的图网络。近日,清华大学孙茂松组在 arXiv 上发布预印版综述文章 Graph Neural Networks: A Review of Methods and A ....
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1年前
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推荐系统遇上深度学习 (十六)-- 详解推荐系统中的常用评测指标
最近阅读论文的过程中,发现推荐系统中的评价指标真的是五花八门,今天我们就来系统的总结一下,这些指标有的适用于二分类问题,有的适用于对推荐列表 topk 的评价。 1、精确率、召回率、F1 值 我们首先来看一下混淆矩阵,对于二分类问题,真实的样本标签有两类,我们学习器预测的类别有两类,那么根据二者的类 ....
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1年前
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【58 同城】中文分词技术深度学习篇
在之前的《中文分词技术及在 58 搜索的实践》一文中,我们沿着分词技术的发展介绍了几种有代表性的分词方法,主要包括词典分词、词典和统计结合的分词和基于统计模型的分词(CRF)。本篇将继续之前的脉络,介绍 NLP 领域当前更流行的一些方法,它们能处理 NLP 领域的大部分问题而并不局限于中文分词。 本 ....
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1年前
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Apache Flink 端到端(end-to-end)Exactly-Once 特性概览 (翻译)
原文地址: https://my.oschina.net/u/992559/blog/1819948 作者: moyiguke Apache Flink 端到端(end-to-end)Exactly-Once 特性概览 本文是 flink 博文的翻译,原文链接 https://flink.apach ....
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1年前
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「回顾」NLP 在网络文学领域的应用
[图片] 配套 PPT 下载,请识别底部二维码关注社区公众号,后台回复【上海 NLP】 分享嘉宾:马宇峰** 阅文信息 内容挖掘平台技术负责人** 编辑整理:赵世瑜 内容来源:DataFun AI Talk《NLP 在阅文内容挖掘平台的应用场景与落地实践》 出品社区:DataFun 注:欢迎转载,转 ....
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1年前
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阿里妈妈:电商预估模型的发展与挑战
[图片] 分享嘉宾:周国睿 阿里妈妈 算法专家 编辑整理:鞠芳 内容来源:AI 科学前沿大会 出品社区:DataFun 注:欢迎转载,转载请注明出处 本次分享内容提纲: 电商数据个性化预估的特性 阿里妈妈模型迭代路径 Where to Go 一、电商数据个性化预估的特性 首先介绍一些基础的背景知识, ....
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1年前
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HBase 写吞吐场景资源消耗量化分析及优化
一。 概述 HBase 是一个基于 Google BigTable 论文设计的高可靠性、高性能、可伸缩的分布式存储系统。 网上关于 HBase 的文章很多,官方文档介绍的也比较详细,本篇文章不介绍 HBase 基本的细节。 本文从 HBase 写链路开始分析,然后针对少量随机读和海量随机写入场景入手 ....
star2017
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