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标签: 推荐系统 共 415 个结果.
腾讯技术 | Al 与推荐技术在腾讯 QQ 浏览器的应用
口述 | 徐羽 整理 | 王强 在 AICon 全球人工智能与机器学习技术大会(2021)北京站上,腾讯信息平台与服务线 CTO、PCG 事业群推荐与 AI 中台负责人徐羽带来了主题为《Al 与推荐技术在腾讯 QQ 浏览器的应用》的分享,详细介绍了 QQ 浏览器近年来在 AI 推荐技术方面走过的技术 ....
star2017
1年前
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TensorFlow 在推荐系统中的分布式训练优化实践
美团点评技术团队 稿 美团内部深度定制的TensorFlow版本,基于原生TensorFlow 1.x架构与接口,从大规模稀疏参数的支持、训练模式、分布式通信优化、流水线优化、算子优化融合等多维度进行了深度优化。在推荐系统场景中,分布式扩展性提升10倍以上,单位算力性能也有显著提升,并在美团内部业务 ....
star2017
1年前
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58 技术 | 推荐算法在商业化场景中的探索实践
[图片] 分享嘉宾:祝凯文 58集团 算法架构师 编辑整理:陆云卓 出品平台:DataFunTalk 导读: 58招聘业务商业化流量主要集中在推荐场景,招聘业务面向的C端求职者群体广泛,B端企业招聘职位类型丰富,由于蓝领招聘具备门槛低的特点,求职者求职意向普遍跨度较大,如何基于有限的商业候选职位做好 ....
star2017
1年前
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淘系技术 | 2021 召回技术在内容推荐的实践总结
作者: 橙葉 '本文从跨域联合召会、语义&图谱&多模态、用户多兴趣表征和未来工作四个模块展开。' 引言 内容化这几年越来越成为电商的重点,用户来到网购的时候越来越不局限在只有明确需求的时候,而更多的是没有明确需求的时候,就像是逛街一样。逛逛就是在这样的背景下诞生的内容化产品,打造出有 ....
star2017
1年前
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淘系技术 | 多序列融合召回在新用户冷启动上的应用
背景 内容推荐是淘宝推荐领域的重要阵地之一,每天会有数以千万计的用户进入内容推荐场景并消费各式各样的内容,其中不乏数量众多的新用户。新用户冷启动是推荐领域的经典问题,我们的召回-粗排-排序-重排推荐链路中,召回模块是新用户冷启动的重要核心优化点。 目前针对新用户的召回模块中,主要包含两类召回。一是S ....
star2017
1年前
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淘系技术 | 内容推荐场景下多模态语义召回的若干实践
本系列将系统介绍召回技术在内容推荐的实践与总结。 背景 内容分发平台已经成为互联网用户获取信息资讯的主要来源,已经完全渗透进互联网用户的日常生活。内容推荐系统作为精准匹配用户和内容的手段,在内容分发的链路中举足轻重,而其中召回则决定了整个推荐系统的上界。内容分发平台中,基于行为的召回模型通过个性化建 ....
star2017
1年前
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沈冰阳:强化学习在推荐冷启动优化中的实践探索!
[图片] 分享嘉宾:沈冰阳 58集团 算法高级工程师 编辑整理:吴祺尧 加州大学圣地亚哥分校 出品平台:DataFunTalk 导读: 58招聘是国内最大的蓝领招聘平台,是58集团的四大核心业务之一,每天有着上千万的职位在平台上发布,同时也有百万量级的求职者在平台上进行简历投递,达成海量连接并促进大 ....
star2017
1年前
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阿里技术 | 主流推荐与垂类推荐技术的发展与延伸
[图片] 分享嘉宾:温鸿 阿里巴巴 高级算法专家 编辑整理:孙彬 太原理工大学 出品平台:DataFunSummit 导读: 本文的主题为阿里飞猪推荐算法探索实践,首先会介绍电商背景下主流推荐技术的发展,例如基于全空间的CVR预估技术的发展历程等 ( ESMM / ESM^2 / HM^3 );接着 ....
star2017
1年前
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袁腾飞:阿里飞猪信息流内容推荐探索
[图片] 分享嘉宾:袁腾飞 阿里巴巴 算法专家 编辑整理:赵二白 出品平台:DataFunSummit 导读: 飞猪信息流的业务场景是架设在飞猪首页里面的猜你喜欢模块,其本质是一个多物料混排场景,包括内容和商品,本次的分享主要是介绍内容推荐在旅行场景的一些探索及实践。 主要有如下三部分: 飞猪信息流 ....
star2017
1年前
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58 同城 | 刘德华:标签推荐与“猜你想找”算法实践
[图片] 分享嘉宾:刘德华博士 58同城 架构师 编辑整理:吴祺尧 出品平台:DataFunTalk 导读: 58本地生活搜索推荐场景具有同质化、人群结构复杂、决策周期复杂,以及多行业、多场景、多种类、多目标的特点。针对以上特点,58本地服务提出了针对性的解决方案。本次分享内容为58本地生活搜推算法 ....
star2017
1年前
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苏永浩:Embedding 技术在商业搜索与推荐场景的实践
[图片] 》分享嘉宾:苏永浩 58同城 资深算法工程师 编辑整理:吴祺尧 出品平台:DataFunTalk 导读: 从C端视角来看,58商业将Embedding作为广告的一种理解方式,使我们精确理解C端用户意图,同时理解B端推广提供的能力,使得目标推广以合适的形式触达C端用户。Embedding对文 ....
star2017
1年前
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渠江涛:重排序在快手短视频推荐系统中的演进
[图片] 分享嘉宾:渠江涛 快手 高级算法专家 编辑整理:吴祺尧 出品平台:DataFunTalk 导读: 快手短视频作为国内比较领先的短视频和直播社区,具有巨大的日活流量。短视频平台拥有巨大的流量入口和复杂的业务形态。例如,快手拥有短视频、直播、广告等十余种业务形态,产生了海量的交互数据。这让短视 ....
star2017
1年前
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QQ 音乐排序模型优化
[图片] 分享嘉宾:Glad 腾讯音乐 高级算法工程师 编辑整理:韩晓婷 北京大学 出品平台:DataFunTalk 导读: 今天和大家分享一下QQ音乐的排序模型优化之路,包括QQ音乐推荐业务的发展背景,遇到的问题和解决方案,以及对未来的展望。 将会围绕下面五点展开: 背景介绍 用户感知模型 助力音 ....
star2017
1年前
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熊飞:"猜你去哪" 飞猪用户旅行意图预测
[图片] 分享嘉宾:熊飞 阿里巴巴 算法工程师 编辑整理:小赵 出品平台:DataFunTalk 导读: 旅行商品推荐和实物商品推荐不管从用户维度还是宝贝维度上都具有较大的差异,不管是度假商品、门票、酒店、交通都具有较强的目的地心智。针对旅行场景的特殊性,此次分享介绍飞猪在用户旅行意图预测上的技术沉 ....
star2017
1年前
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赵鑫:强化学习在京东广告序列推荐中的应用
[图片] 分享嘉宾:赵鑫博士 京东 算法工程师 编辑整理:娄学政 小米 出品平台:DataFunTalk 导读: 互联网推荐广告的排序,关键在于对流量价值的预估,其中最重要的一部分是对点击率的预估。为了提高广告的变现效率,核心的问题是如何提高广告的预估精度。同一个广告,在上下文不一样的情况下,点击率 ....
star2017
1年前
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李茶:虎牙直播推荐系统架构详解
[图片] 分享嘉宾:李茶 虎牙直播 编辑整理:罗壮 Soul 出品平台:DataFunTalk 导读: 大家好,我叫李茶,来自虎牙直播的推荐工程组,主要负责虎牙直播的推荐架构工作。直播推荐是一个头部主播比较集中的场景,比较注重关系链、词语以及长期的价值,业务诉求可能和其他推荐场景有所不同,这一点在工 ....
star2017
1年前
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王冬月:京东推荐算法精排技术实践
[图片] 分享嘉宾:王冬月 京东 机构负责人 编辑整理:吴祺尧 出品平台:DataFunTalk 导读: 京东主站推荐的主要业务场景覆盖APP中用户购买前、购买中和购买后的全流程,日均大概有7000万DAU。不同业务场景下用户需求不同,我们相应的优化目标也不同。首页feeds和“我的京东”就是典型的 ....
star2017
1年前
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图文解读:推荐算法架构——精排!
作者: 谢杨易 谢杨易 腾讯应用算法研究员 腾讯应用算法研究员,毕业于中国科学院,目前在腾讯负责视频推荐算法工作,有丰富的自然语言处理和搜索推荐算法经验。 导语 | 精排是整个推荐算法中比较重要的一个模块,目前基本都是基于模型来实现,主要涉及样本、特征、模型三部分。本文将对其进行详细阐述,希望为更多 ....
star2017
1年前
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4种简单推荐算法背后的原理
在这些算法中,最常见的当属智能推荐算法了。我们在淘宝购物,在头条阅读新闻,在抖音刷短视频,背后其实都有智能推荐算法。基于人口统计的推荐是相对简单的一种推荐算法,它会根据用户的基本信息进行分类,然后将商品推荐给…
star2017
1年前
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QQ 音乐推荐系统算法架构实践
[图片] 分享嘉宾:Kalen QQ音乐 编辑整理:吴祺尧 出品平台:DataFunTalk 导读: QQ音乐在过去一年多的时间里有大量新的推荐功能上线,包括有声书推荐、AI歌单、快听播客、社区推荐等数十个新推荐功能。与此同时,QQ音乐中推荐的播放次数和DAU上涨迅速,从2020年至今推荐核心指标已 ....
star2017
1年前
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