作者： 石晓文，中国人民大学信息学院在读研究生 个人公众号：小小挖掘机（ID:wAIsjwj） 好久没更新该系列了，最近看到了一篇关于神经协同过滤的论文，感觉还不错，跟大家分享下。 论文地址：https://www.comp.nus.edu.sg/~xiangnan/papers/ncf.pdf 1 ....

作者： 黄鸿波 在企业中，我们做模型的目的就是为了能够让它来更好的解决产品在实际生产过程中所遇到的具体的问题，而模型训练好之后，下一步要做的就是将其部署上线。AI 对于很多企业来讲是一个新的领域，所以很多企业在训练好一个模型之后，对于模型部署方面总是会显得束手无策。 在企业中，我们所做的 AI 项目 ....

2018-12-01 原创：孙要飞 背景：2017 年底到 2018 年初，公司战略调整，业务量及业务复杂度预期会有较大增长；面对新的挑战，搜索团队对整个搜索平台进行了重写，针对旧系统的一些问题，主要从可配置，异步化，并发，可扩展，全链路追踪，业务隔离等方面进行了设计。 1. 总体架构 如下图所示， ....

阅读原文 BytesRefHash 类是专门为 BytesRef 对象作优化的一种类似 hashMap 的数据结构，该类的主要用途就是将所有的 BytesRef 对象存储到一个连续的存储空间中，并且使得能在查询阶段达到 0(1)的时间复杂度。 BytesRefHash 的一些变量 byte[] [] ....

基本概念 Segments in Lucene 众所周知，Elasticsearch 存储的基本单元是 shard， ES 中一个 Index 可能分为多个 shard， 事实上每个 shard 都是一个 Lucence 的 Index，并且每个 Lucence Index 由多个 Segment ....

分享嘉宾：连义江博士@百度 编辑整理：王成林 出品平台：DataFunTalk 导读： 关键词匹配位于整个搜索广告系统的上游，负责将 query 和 keyword 按照广告主要求的匹配模式连接起来。该问题面临着语义鸿沟，匹配模式判定和可扩展性方面的挑战。在本文，我们会就同义变换这个主题展开讨论，讲 ....

作者：JayLou 娄杰 [图片] 预训练模型(Pre-trained Models,PTMs) 的出现将 NLP 带入了一个全新时代。2020 年 3 月 18 日，邱锡鹏老师发表了关于 NLP 预训练模型的综述《Pre-trained Models for Natural Language Pr ....

[图片] 分享嘉宾：崇懿 阿里文娱 技术专家 编辑整理：李沛欣 内容来源：阿里文娱技术 出品平台：DataFunTalk 导读： 多级多模态引擎是为推荐搜索定制的专业化的召回引擎。优酷视频搜索在基础的文本 Query 搜索系统的基础上，不断探索视频搜索的特色，在多模态输入、多级多模态索引、跨模态检索 ....

作者： 龚俊民(昵称： 除夕) 学校： 新南威尔士大学 单位：Vivo AI LAB 算法实习生 方向： 自然语言处理和可解释学习 知乎： https://www.zhihu.com/people/gong-jun-min-74 亚里士多德在《形而上学》中认为，对于存在，最重要的问题，就是给世间万物 ....

[图片] 作者：张志东 来源：清创孵化器（ID：qingchuang999） 腾讯联合创始人张志东在腾讯大学的演讲中提到，“如果企业遭遇艰难和路径分歧的时刻，有没有能发光的产品人能够挺身而出、给团队带来信念，非常关键。”那么什么样的人是能发光的人？就是“要能拿得起，放得下。”拿得起是指这个人有这样的 ....

[图片] 作者 | 李林锋 编辑 | 小智 《Netty 进阶之路》、《分布式服务框架原理与实践》作者李林锋手把手教你 Netty 框架如何学习和进阶。李林锋此后还将在 InfoQ 公众号上开设 Netty 专题持续出稿，感兴趣的同学可以持续关注。 背 景 Netty 框架的特点 Netty 的一个 ....

辛俊波 腾讯 | 高级研究员 推荐系统概述 1.1 推荐系统本质 推荐系统就是系统根据用户的属性 ( 如性别、年龄、学历、地域、职业 )，用户在系统里过去的行为 ( 例如浏览、点击、搜索、购买、收藏等 )，以及当前上下文环境 ( 如网络、手机设备、时间等 )，从而给用户推荐用户可能感兴趣的物品 ( ....

分享嘉宾：davidwwang 腾讯音乐 | 基础开发组副组长 编辑整理：梁尔舒 出品平台：DataFunTalk 系列文章 ：腾讯音乐：全民 K 歌内容挖掘与召回 腾讯音乐：全民 K 歌推荐系统架构及粗排设计 导读： 首先介绍一下我们业务背景，腾讯音乐集团，于 2018 年是从腾讯拆分独立上市，目 ....

来源：新智元，编辑：数据派 THU 本文介绍 IML 领域的历史，给出了最先进的可解释方法的概述，并讨论了遇到的挑战。 近年来，可解释机器学习（IML） 的相关研究蓬勃发展。尽管这个领域才刚刚起步，但是它在回归建模和基于规则的机器学习方面的相关工作却始于 20 世纪 60 年代。最近，arXiv 上 ....

欧文祥 2018 年 11 月 12 日 话题：AI 语言 & 开发双十一 [图片] 1. 项目背景 1.1 业务问题描述 目前企业财务人员开取商品增值税发票时，票面上的商品需要与税务总局核定的税分类编码进行关联，按分类编码上注明的税率和征收率开具发票，使得税务机关可以统计、筛选、比对数据等 ....

来源 Microstrong 扫描文末二维码关注作者 深度学习推荐系统中各类流行的 Embedding 方法（下） Embedding 方法概览： [图片] 1. Embedding 简介 Embedding，中文直译为“嵌入”，常被翻译为“向量化”或者“向量映射”。在整个深度学习框架中都是十分重要 ....

原文来自： gongyouliu [大数据与人工智能] 推荐系统的目标是为用户推荐可能会感兴趣的标的物。通过算法推荐达到节省用户时间、提升用户满意度、为公司创造更多的商业价值的目的。 要想达到这个目的就需要让用户信任你的推荐系统，只有信任了，用户才会经常使用推荐系统。 那么我们怎样做到让用户信任呢？ ....

原文链接： https://www.amazingkoala.com.cn/Lucene/yasuocunchu/2019/0220/35.html FST（Finite State Transducer）算法的概念在这篇博客中并不涉及，网上有太多的资料啦，写的都非常的不错。这里推荐这位网友的介绍： ....

转载自 DataFunTalk 公众号 [图片] 本文由 DataFun 社区根据饿了么研发总监马尧老师在 2018AI 先行者大会中分享的《外卖推荐算法中的市场机制和调控手段》编辑整理而成。 [图片] 提到市场机制和调控手段，大家可能会想起某些中央机构，而在流量的分发方面，我们的角色是类似的，搜索 ....