李兆海 胡智 Qunar 技术沙龙 1、项目背景 去哪儿网作为全球领先的旅游搜索引擎，每天有成千上万的用户在这里买到了 低价的机票、酒店等产品，这其中有着庞大的客服团队在背后支持着售后服务工作，用户可以随时随地通过电话或者 chat 找到客服解决行中和行后的问题。随着人工智能在各个领域的应用，客服领 ....

丁香园大数据 NLP 前言 最近，我司各条业务线对于搜索优化的需求日益增多，NLP 组也将对搜索业务给予更多的工作支持。后续分享，我们会关注过往的知识图谱、短本文理解等相关技术如何落地到搜索业务中。 影响搜索结果的因素有很多，包括对短文本的正确理解（实体词识别、纠错、意图分析等）、长文本良好结构化（ ....

[图片] 作者：何加盐 来源：何加盐 拼多多于 7 月 26 日在美国上市了，市值 1600 亿人民币。创始人黄峥占股 50.7%。这位出生于 1980 年的杭州普通工人之子，用 28 个月时间创造了身家 800 亿的奇迹。 80 后的创业者和亿万富翁越来越多。前不久摩拜胡玮炜就已经成为 10 亿级 ....

导读：百度搜索系统是百度历史最悠久、规模最大并且对其的使用已经植根在大家日常生活中的系统。坊间有一种有趣的做法：很多人通过打开百度搜索来验证自己的网络是不是通畅的。这种做法说明百度搜索系统在大家心目中是“稳定”的代表，且事实确是如此。百度搜索系统为什么具有如此高的可用性？背后使用了哪些技术？以往的技 ....

[图片] 文章作者：田董涛、王若愚、方矩 编辑整理：Hoh 内容来源：作者授权 出品平台：DataFunTalk 导读： 汽车之家机器学习平台是为算法工程师打造的一站式机器学习服务平台，集数据导入、数据处理、模型开发、模型训练、模型评估、服务上线等功能于一体，提供一站式全方位的机器学习建模流程，快速 ....

在前面的四篇文章中，我们介绍了生成索引文件.tim、.tip、.doc、.pos、.pay 中.doc、.pos、.pay 这三个索引文件的内容，接着我们继续图 1 中剩余的内容，即流程点 生成索引文件.tim、.tip。 生成索引文件。tim、.tip、.doc、.pos、.pay 的流程图 图 ....

摘要：本文由京东搜索算法架构团队分享，主要介绍 Apache Flink 在京东商品搜索排序在线学习中的应用实践。文章的主要大纲如下： 一、背景 在京东的商品搜索排序中，经常会遇到搜索结果多样性不足导致系统非最优解的问题。为了解决数据马太效应带来的模型商品排序多样性的不足，我们利用基于二项式汤普森采 ....

[图片] 作者：joelchen，腾讯 PCG 应用研究员 全面理解搜索 Query 1. 前言 Query 理解（QU，Query Understanding），简单来说就是从词法、句法、语义三个层面对 query 进行结构化解析。这里 query 从广义上来说涉及的任务比较多，最常见的就是我们在 ....

背景 58 作为国内最大的生活信息服务平台，涵盖了本地服务，招聘，房产，二手车，二手物品多条业务线。商业部门作为中台部门，职能是为各个业务线提供商业变现解决方案，提升业务线流量变现效率，同时满足各业务线个性化，多元化的流量变现需求。 在不同的商业产品类型以及不同的场景下，业务线对于变现效率和用户体验 ....

机器学习有非常多令人困惑及不解的地方，很多问题都没有明确的答案。但在面试中，如何探查到面试官想要提问的知识点就显得非常重要了。在本文中，作者给出了 25 个非常有意思的机器学习面试问题，这些问题都没有给出明确的答案，但都有一定的提示。读者也可以在留言中尝试。 许多数据科学家主要是从一个数据从业者的角 ....

[图片] 分享嘉宾：郭伟东 腾讯 高级研究员 文章整理：李传勇 内容来源：DataFunTalk 出品社区：DataFun 导读： 目前信息流推荐中使用的内容理解技术，主要有两部分构成：1. 门户时代和搜索时代遗留的技术积累：分类、关键词以及知识图谱相关技术；2. 深度学习带来的技术福利：embed ....

来源：申探社 下一篇 https://www.6aiq.com/article/1596335270965 一 导读 互联网广告中的出价模式发展经历了许多变迁。从一开始的 CPM，到 CPC 出价模式，随着 Facebook 的 oCPX (如 oCPM/oCPC) 成为了网红，之后的双出价，激活且 ....

本文整理自百度李俊卿在 QCon 上的演讲：《流式数据处理在百度数据工厂的应用与实践》。 百度数据工厂最原先用 Hive 引擎，进行离线批量数据分析和 PB 级别的查询，处理一些核心报表数据。但是在我们推广过程中发现，用户其实还是有复杂分析、实时处理、数据挖掘的请求，我们在 Spark1.0 推出的 ....

来源： 申探社：深入互联网广告中的出价模式（补充篇） 之前出价模式深入互联网广告中的出价模式 (上中下完整版)的文章得到了几千次的转发，也得到很多朋友的私信评论和反馈，非常荣幸。有些朋友也提出了一些想进一步了解的内容，另外在和读者群一些朋友的探讨中，笔者对部分内容也有了一些新的认知。因此再攒出了这一 ....

通过谷歌面试是所有工程师的梦想。技术面试谷歌招聘流程必不可少的一环，它是对应聘者技术能力的终极测试，以评价你是否具备开发最优秀软件所需的编程与算法能力。谷歌面试是评价技术能力的关键衡量标准，可以说是决定是否聘用候选人的最重要决定因素。 想要顺利通过谷歌面试的话，你需要为面试中的重点环节提前做好准备。 ....

背景 在推荐、搜索、广告等领域，CTR（click-through rate）预估是一项非常核心的技术，这里引用阿里妈妈资深算法专家朱小强大佬的一句话：“它（CTR 预估）是镶嵌在互联网技术上的明珠”。 本篇文章主要是对 CTR 预估中的常见模型进行梳理与总结，并分成模块进行概述。每个模型都会从「模 ....

作者：Viktor Karlsson 编译：ronghuaiyang 导读: 使用来自 BERT 的上下文嵌入是很昂贵的，而且并不是所有的情况下都能带来价值，我们来看看在什么情况下是值得使用的。 使用最先进的模型，如 BERT，或它的任何后代，不适合资源有限或预算受限的研究者或实践者。仅仅是一个预训 ....

作者： 高福来 系统架构概念非常大，谈论时显得虚无飘渺，它不像一个具体的技术点能很好地衡量掌握了没有。系统架构的定义有很多，问不同的人得到的回答也不一样，这也越发让人迷惑：到底什么是系统架构。本篇文章没有太高深的理论，从推导系统架构的公式开始，层层铺进、环环相扣，揭开系统架构的神秘面纱。 [图片] ....

来源： Datawhale 干货 作者：吴忠强，东北大学，Datawhale 成员 一、GBDT+LR 简介 协同过滤和矩阵分解存在的劣势就是仅利用了用户与物品相互行为信息进行推荐， 忽视了用户自身特征， 物品自身特征以及上下文信息等，导致生成的结果往往会比较片面。而这次介绍的这个模型是 2014 ....

2019 年 11 月 16 日 08:00 奇文 概述 爱奇艺的信息流推荐业务每天会产生数十亿规模的 feed 浏览，如此大规模的数据给模型训练带来了很大的挑战。同时，信息流这类用户与推荐系统的强交互场景也引入了很多有趣的研究课题。对于信息流推荐产品来说，用户和产品交互性高，用户兴趣变化也很快。若 ....