很多朋友估计没有做过这一块，争取最简洁的语言描述清楚。 一、业务简述 [图片] 从业务上看 整个智能广告系统，主要分为： 1）业务端：广告主的广告后台 2）展现端：用户实际访问的页面 业务端，广告主主要有两类行为： 1）广告设置行为：例如设置投放计划，设置地域，类别，关键字，竞价等 2）效果查看行为 ....

作者：PURVA HUILGOL 编译：ronghuaiyang 英文原文：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/03/6-pretrained-models-text-classification/ 导读: 文本分类是 NLP 的基础任务之一，今天给大 ....

作者：Samuele Mazzanti 编译：ronghuaiyang 正文共：3096 字 13 图 英文原文：https://towardsdatascience.com/shap-explained-the-way-i-wish-someone-explained-it-to-me-ab81c ....

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作者：amitness 编译：ronghuaiyang 导读: ALBERT 作为 BERT 的一个变体，在保持性能的基础上，大大减少了模型的参数，使得实用变得更加方便，是经典的 BERT 变体之一。 BERT 的 youxiu 变体：ALBERT 论文图解介绍 考虑下面给出的句子。作为人类，当我们 ....

[图片] 配套 PPT 下载，请识别底部二维码关注社区公众号，后台回复【1212】 分享嘉宾：舒鹏 搜狗 专家研究员 编辑整理：王彦斐 内容来源：DataFun AI Talk《深度学习新技术在搜狗搜索广告中的深化应用》 出品社区：DataFun 注：欢迎转载，转载请注明出处。 大家好，我是来自搜狗 ....

[图片] 作者：Eric He 编译：ronghuaiyang 导读: 这是 Rocketmiles 的搜索排名序列的第二部分。 Why we chose LambdaMART for our hotel ranking model Part 2 of Rocketmiles’ search res ....

[图片] 架构、搜索、推荐、广告系统优质资源整理 AI 架构、搜索系统、 推荐系统、广告系统等技术资料整理。这篇文章意图是收集市面上质量不错的后端架构、AI 架构、搜索、 推荐、 广告引擎技术资料，内容来源包括开源项目官网（Lucene、Solr、Elastic）、综合技术网站（AIQ 、infoQ ....

作者：Netflix Technology Blog 编译：ronghuaiyang 英文原文：https://netflixtechblog.com/selecting-the-best-artwork-for-videos-through-a-b-testing-f6155c4595f6 导读： ....

作者：Rachel Thomas 编译：ronghuaiyang 导读 导读： 验证集的划分真的就是调用一个 train_test_split 函数这么简单么，其实并不是。 正文: 一个非常常见的场景：一个看起来非常好的机器学习模型在现实的生产环境中使用时是完全失败的。其后果包括老板对现在的机器学习 ....

[图片] 李明阳 滴滴技术 导读：今天给大家分享的主题是搜索匹配问题在 DiDi Food 中的一些探索与应用。本文首先介绍了搜索相关性的一些背景，之后介绍了业界常见的三种匹配模型，以及在 DiDi Food 业务中的模型效果对比。 匹配模型包括：1. 基于表征的深度匹配模型；2. 基于交互的深度匹 ....

本文根据美团配送资深技术专家郑艳伟在 2019 SACC（中国系统架构师大会）上的演讲内容整理而成，主要介绍了美团配送技术团队在建设一站式机器学习平台过程中的经验总结和探索，希望对从事此领域的同学有所帮助。 0. 写在前面 AI 是目前互联网行业炙手可热的“明星”，无论是老牌巨头，还是流量新贵，都在 ....

原文发布于微信公众号 - 小小挖掘机（wAIsjwj） 原文发表时间：2018-11-04 在本系列的推荐系统遇上深度学习(十八)--探秘阿里之深度兴趣网络(DIN)浅析及实现中，我们介绍了阿里的深度兴趣网络(Deep Interest Network，以下简称 DIN)，时隔一年，阿里再次升级其模 ....

门畅 徐哲 刘春阳 滴滴技术 [图片] 桔妹导读：如何解决供需不平衡问题呢？一个自然的想法就是调度空闲的在线司机到需求较多的区域。滴滴网约车团队近期发表在万维网大会 WWW 2020 Research Track 的 Oral 长文《When Recommender Systems Meet Fle ....

短视频具有内容丰富、信息集中、用户粘性大 的特点，如何提高短视频分发的效率和推荐精准度，有效提升消费时长、留存 等关键业务指标，是推荐系统 的核心能力和建模目标。 本文主要分享在短视频推荐 场景下，爱奇艺基础推荐团队在排序模型多目标优化 方面的历史 和进展。第一部分主要介绍多目标建模的业务背景，第二 ....

作者：Ashok Chandrashekar, Fernando Amat, Justin Basilico and Tony Jebara 编译：ronghuaiyang 英文原文：https://netflixtechblog.com/artwork-personalization-c589f0 ....

[图片] 作者 | 闵薇&董文彧 编辑 | 林颖 供稿 |eBay 支付风控团队 导 读: “亿展宏图”是 eBay 支付风控团队推出的系列文章，分享了 eBay 风控团队工作在图算法方面的一些理解和研究。在上期的亿展宏图 第一篇 | 两张图入门图算法里，我们介绍了什么是图、图算法的应用和演 ....