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毒鸡汤
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电商平台推荐系统解构
分享嘉宾:姚凯飞 观变科技 CEO 编辑整理:陈家辉 出品平台:DataFunTalk 导读: 由于移动互联网时代用户每时每刻都会产生海量信息,伴随着大数据技术的快速发展,使得企业能够迎合用户的痛点,分析用户喜好,进行商品推荐。推荐系统诞生的益处:从用户角度,推荐系统可以缓解信息过载带来的时间成本; ....
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1年前
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详解图表示学习经典算法 node2vec
欢迎关注我的公众号 【图与推荐】下方扫码 16KDD node2vec [图片] node2vec 是斯坦福男神教授 Jure Leskovec 的代表作之一,网上有非常多关于这篇论文的讨论和解析,所以这里我不再累述。 node2vec 中提出的网络的 “同质性” 和 “结构性” 是两个比较抽象的概 ....
star2017
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1年前
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万字解读:预训练模型最新综述
Datawhale 学术 作者:太子长琴,Datawhale 意向成员 如何在有限数据下训练出高效的深度学习模型?本文深入研究了预训练的前世今生,并带领读者一起回顾 PTM 取得的最新突破,与未来的研究方向(文末附 90 分钟解读视频)。 利用深度学习自动学习特征已经逐步取代了人工构建特征和统计方法 ....
star2017
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1年前
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IDC 再评中国机器学习开发平台市场,九章云极位列三甲!
近日,国际数据公司(IDC)发布《中国人工智能软件及应用(2019下半年)跟踪》报告,对中国机器学习开发平台厂商进行持续跟进研究,并对该市场份额进行排序。九章云极作为一个中立的软件提供商,凭借具有能够适用多架构、多环境、零锁定的DataCanvas数据科学平台位列三甲。 图片来源:IDC 九章云极市 ....
star2017
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1年前
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【一. 概述 -1】推荐系统简介
▌ 推荐系统简介 这个时代背景下,「信息爆炸」与「长尾问题」的其中一个主要解决方案是「个性化推荐」、「搜索技术」,前期我们先探讨个性化推荐技术。那具体什么是个性化推荐,怎么去实现这一过程呢?这一章让我们一起探寻个性化推荐的整个流程与技术概览,后续章节我们会逐一展开。这一章读者朋友需要做到的是读完以后 ....
star2017
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1年前
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从 MySQL 高可用架构看高可用架构设计
选自 架构文摘 公众号 高可用 HA(High Availability)是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,它通常是指,通过设计减少系统不能提供服务的时间。 假设系统一直能够提供服务,我们说系统的可用性是 100%。如果系统每运行 100 个时间单位,会有 1 个时间单位无法提供服务,我们说 ....
star2017
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1年前
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淘宝如何拥抱短视频时代?视频推荐算法实战
阿里机器智能 1. 前言 1.1 迅猛发展的短视频业务 短视频一般指长度在 5 分钟以内的视频内容。由于用户时间碎片化、移动互联网和智能手机的快速普及、制作门槛低等原因,短视频最近几年引起广泛关注。从 2011 年的萌芽,到 2015 年快手、美拍等异军突起,到 2016 年抖音、火山小视频等迅猛发 ....
star2017
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1年前
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阿里妈妈新突破:深度树匹配如何扛住千万级推荐系统压力
李晗 推荐系统已经深入到每个人生活的方方面面,网购、音乐、新闻、视频等等场景中,用户都可以感受到推荐系统带来的便利。随着技术的不断发展,如何更加精准地进行推荐成为了开发人员的头等大事。 为了提升推荐系统的精准度,最大程度解决推荐系统存在的问题,来自阿里妈妈的高级技术专家李晗和团队提出了一种新型的推荐 ....
star2017
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1年前
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京东电商推荐系统实践
[图片] 今天为大家分享下京东电商推荐系统实践方面的经验,主要包括: 简介 排序模块 实时更新 召回和首轮排序 实验平台 ▌简介 [图片] 说到推荐系统,最经典的就是协同过滤,上图是一个协同过滤的例子。协同过滤主要分为俩种:user-based 基于用户的协同过滤和 item-based 基于商品的 ....
star2017
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1年前
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有赞搜索中台的探索与实践
[图片] 作者:王爷 团队:搜索中台 概述 有赞搜索中台作为有赞企业级搜索能力复用平台,在解决各个业务域搜索问题时是如何探索与实践的,这个过程中有哪些心得,本文与大家一起分享探讨下。 一、问题域 跟绝大多数烟囱式架构面临的问题是相似的,业务自建搜索,独立选型往往会遇到以下问题: 技术选型单一或跟风, ....
star2017
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1年前
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干货篇 | 神策数据:机器学习在用户画像中的应用
分享嘉宾: 王琛,神策数据用户画像研发部技术负责人 整理出品: AICUG 人工智能社区 https://img.6aiq.com/personal.mp4 导读: 在广告投放业务中,目标人群是否精准对投放的转化效果有直接的影响。通过用户标签找到精准度较高的目标人群通常需要丰富的行业经验,而利用基于 ....
star2017
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1年前
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Lucene 源码系列——索引文件的生成(三)之跳表 SkipList
在文章索引文件的生成(一)中我们说到,在生成索引文件.doc、.pos、.pay 的过程中,当处理了 128 篇文档后会生成一个 PackedBlock,并将这个 PackedBlock 的信息写入到跳表 skipList 中,使得在读取阶段能根据文档号快速跳转到目标 PackedBlock,提高查 ....
star2017
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1年前
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美团配送实时特征平台建设实践
[图片] 文章作者:李金康 美团 高级技术专家 内容来源:Frank 出品平台:DataFunTalk 导读: 2019 年 5 月,美团正式推出新品牌「美团配送」,升级配送开放平台。那你知道支撑美团配送大脑的实时特征平台是如何建设的吗?如何实现每分钟生产千万级的实时特征?如何在 70w+QPS 的 ....
star2017
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1年前
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AI 发展越来越快, 十年或二十年后哪些工作不会被替代?
自动化浪潮下 未来还有哪些行业与工作岗位被看好 [图片] 现在很多人都读到过这样一条新闻:机器人的时代来了,它们会夺走我们的工作。事实上,根据当前的智能技术,高达 45% 的工作任务可以被自动化工具取代,将来这个数字肯定会继续上升。 然而,这个数据的另一面往往被忽视:新兴技术将使许多工作流失,但它会 ....
star2017
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1年前
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多标签分类中的损失函数与评估指标
各位朋友大家好,欢迎来到月来客栈。由于推文不支持后续修订, 所以本文将同步推送至网站 www.ylkz.life,欢迎关注,谢谢大家! 1 引言 各位朋友大家好,欢迎来到月来客栈。在前面的一篇文章[1]中笔者介绍了在单标签分类问题中模型损失的度量方法,即交叉熵损失函数。同时也介绍了多分类任务中常见的 ....
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1年前
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腾讯技术工程 | 推荐系统 embedding 技术实践总结
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 ....
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1年前
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推荐系统走向下一阶段最重要的三个问题
[图片] 文章作者:周国睿 阿里巴巴 高级算法专家 编辑整理:Hoh 内容来源:作者授权发布 出品社区:DataFun 注:欢迎转载,转载请注明出处 推荐系统和搜索引擎一直是比较火热的技术,因为离商业化比较近。她们是互联网领域两个衣着光鲜的美人,小腰一扭就是钱的味道。这几年凭借着两个红利: 1. 互 ....
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1年前
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如何构建 A/B 测试系统,其核心功能有哪些?
[图片] 文章作者:贺园、刘扬 编辑整理:Hoh Xil 内容来源:《数据产品经理:实战进阶》 出品平台:DataFun 导读: 不管在精益创业还是增长黑客理论中,A/B 测试作为一种成熟的数据驱动产品优化的科学方法,其核心意义并不在于某一次试验的成功或者失败,而是这种通过试验和数据驱动的产品不断进 ....
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1年前
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干货篇 | 神策:帮你发现分析数据异常:指标智能预警实践
https://img.6aiq.com/alert.mp4 导读: 传统的指标预警方式通常基于规则实现,存在不够灵活和容易误报等问题。报警发生后,往往还需要大量的人工分析,才能定位到触发报警的真正原因。神策推出的智能预警功能,旨在帮助用户精准触发指标预警,并自动分析出触发报警的真正原因。本文分享机 ....
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1年前
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Lucene 源码系列——索引文件的生成(四)之跳表 SkipList
在文章索引文件的生成(三)中我们介绍了在 Lucene 中生成跳表 SkipList 的流程,通过流程图的方法介绍了源码中的实现方式,而对于读取 SkipList 的内容,决定直接以例子的方式来介绍其读取过程,下文中出现的名词如果没有作出介绍,请先阅读文章索引文件的生成(三)。 例子 直接给出一 ....
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