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标签: 推荐系统 共 415 个结果.
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实时增量学习在云音乐直播推荐系统中的工程实践
作者:易云天 网易云音乐稿 1 背景 在云音乐早期机器学习推荐场景中,大多数是以离线机器学习为主,模型是天级别(T+1)更新的。随着用户、主播、ugc内容等变动频繁,以及外部环境发生突变如产品形态、热点爆点等情况下,离线方式存在严重的滞后性,而模型实时化能从全局快速捕捉变化,提高流量转化效率,减少流 ....
star2017
1年前
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如何提升推荐系统的可解释性?京东智能推荐卖点技术全解析!
[图片] 分享嘉宾:郭晓洁博士 京东硅谷研究院 编辑整理:廖媛媛 美的集团 出品平台:DataFunTalk 导读: 京东智能商客之推荐卖点是基于NLP的产品,目前已广泛地助力和赋能于京东商城的各个平台。今天和大家分享一下自然语言处理如何在工业界落地实现。主要围绕以下5个方面展开: 推荐卖点技术背景 ....
star2017
1年前
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马玉潮:物流平台的车货匹配推荐算法及标签体系搭建
[图片] 分享嘉宾:马玉潮 狮桥集团 高级算法经理 编辑整理:王梓蔚 香港中文大学(深圳) 出品平台:DataFunTalk 导读: 狮桥经过几年的探索,逐步在物流行业打造了一个智能化、高效流通的物流平台,为整个行业赋能,帮助行业里面每一个角色去提升自身的效率,降低成本。今天分享的题目是物流平台的车 ....
star2017
1年前
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详细解读!推荐算法架构——召回
导语 | 召回模块面对几百上千万的推荐池物料规模,候选集十分庞大。由于后续有排序模块作为保障,故不需要十分准确,但必须保证不要遗漏和低延迟。目前主要通过多路召回来实现,一方面各路可以并行计算,另一方面取长补短。召回通路主要有非个性化和个性化两大类。 在上篇*《超强指南!推荐算法架构——重排》* 中我 ....
star2017
1年前
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QQ 音乐推荐召回算法的探索与实践
[图片] 分享嘉宾:Stanford 腾讯音乐 编辑整理:曾新宇 对外经贸大学 出品平台:DataFunTalk 导读: 今天和大家分享一下关于QQ音乐在召回算法中的一些探索和实践。将会从以下五个方面进行介绍: 业务介绍 融合知识图谱召回 序列与多兴趣召回 音频召回 联邦学习召回 01 业务介绍 1 ....
star2017
1年前
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vivo 短视频推荐去重服务的设计实践
作者:vivo互联网服务器团队-Zhang Wei 一、概述 1.1 业务背景 vivo短视频在视频推荐时需要对用户已经看过的视频进行过滤去重,避免给用户重复推荐同一个视频影响体验。在一次推荐请求处理流程中,会基于用户兴趣进行视频召回,大约召回2000~10000条不等的视频,然后进行视频去重,过滤 ....
star2017
1年前
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推荐系统中的Embedding
本次讨论的问题目录有: 什么是Embedding? 推荐系统为什么需要Embedding? 推荐系统代码中如何用数据生成Embedding? 推荐系统代码中的Embedding技术…
star2017
1年前
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推荐系统全链路(1):召回粗排精排 - 各有所长
[图片]saying [图片] 1.AB测试几乎是系统改进的不二法则,算法做AB,开发做AB,产品做AB,运营更要做AB 2.召回有点像一个甩锅侠,我不管我给的准不准,我就管我把潜在的能投的都吃进来就行 3.其他环节想要提升,除了自身确实有改进,也要和精排相似。太超前的改进注定会被精排这个旧势力打压 ....
star2017
1年前
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推荐系统全链路(2)召回粗排精排 - 级联漏斗上篇
转自:知乎-水哥 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/396951216 说明:本文仅用于知识交流,如有侵权,联系删除 写在前面 1、把点击多的item曝光提升是推荐模型的基本能力,也是基本要求。后验不好的曝光提高也可能是好模型,后验好的曝光不提高,可以开除推荐模型了 2 ....
star2017
1年前
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推荐系统全链路(3)召回粗排精排 - 级联漏斗下篇
转自:知乎-水哥 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/396951216 说明:本文仅用于知识交流,如有侵权,联系删除 写在前面 召回区分主路和旁路,主路的作用是个性化+向上管理,而旁路的作用是查缺补漏,推荐系统的前几个操作可能就决定了整个系统的走向,在初期一定要三思而后 ....
star2017
1年前
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阿里飞猪推荐算法探索实践
[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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