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标签: 推荐系统 共 415 个结果.
关于推荐个人观点
作者 liyonghui 来自 http://liyonghui160com.iteye.com/blog/2078812 回想起来,我也做推荐了3年多了,最近公司做了调整招聘了很…
star2017
1年前
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“今日头条”怎么计算:“网络爬虫+相似矩阵”技术运作流程
今日头条这类资讯聚合平台是基于数据挖掘技术,筛选和推荐新闻:“它为用户推荐有价值的、个性化的信息,提供连接人与信息的新型服务,是国内移动互联网领域成长最快的产品服务之一”。自从20…
star2017
1年前
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推荐系统开发的十个关键点
作者:韩欣 来自 http://www.datatom.com/blog/search/70.html 亚马逊的CEO Jeff Bezos曾经说过,他的梦想是“如果我有100万个…
star2017
1年前
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推荐方法总结
在推荐系统简介中,我们给出了推荐系统的一般框架。很明显,推荐方法是整个推荐系统中最核心、最关键的部分,很大程度上决定了推荐系统性能的优劣。目前,主要的推荐方法包括:基于内容推荐、协…
star2017
1年前
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蜻蜓 FM 实时推荐系统的发展和演进
[图片] 分享嘉宾:雷鸣 蜻蜓FM 算法专家 内容来源:作者原创投稿 出品平台:DataFunTalk 导读: 本⽂主要是分享蜻蜓FM最近⼏年在推荐系统中的发展和演进,从离线推荐逐步过渡到实时推荐后,作者在实际开发⼯作中,⾯对⼀些痛点和难点时,是如何进⾏思考和解决的,如何更好的将⾃⼰的业务场景特点和 ....
star2017
1年前
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推荐系统中粗排扮演的角色和算法发展历程
以下文章来源于搜索与推荐Wiki ,作者Thinkgamer 1.推荐系统经典的级联架构 其实这里本来写的是「传统」的级联架构,后来思索万千,觉得不太合适,就改为了「经典」。因为级联架构目前依旧在各大互联网公司被应用,其扮演的角色也很重要。一般情况下我们常见级联架构主要是由四部分组成,但依据具体的业 ....
star2017
1年前
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推荐系统全链路(4):打压保送重排策略 - 拍不完的脑袋
转自:知乎-水哥 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/403773390 说明:本文仅用于知识交流,如有侵权,联系删除 saying 1.懂模型不只是要知道模型能干什么,更要知道它不能干什么 2.在从业一段时间后应该有一次“转职”,如果你相信模型无所不能,你应该走科研路线 ....
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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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(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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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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5 年迭代 5 次,抖音基于 Flink 的实时推荐系统演进历程
以下文章来源于InfoQ ,作者郭文飞 摘要: 本文基于字节跳动推荐系统基础服务方向负责人郭文飞在 5 月 22 日 Apache Flink Meetup 分享的《Flink 在字节跳动推荐特征体系中的落地实践》整理 2021 年,字节跳动旗下产品总 MAU 已超过 19 亿。在以抖音、今日头条、 ....
star2017
1年前
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未知
通用排序框架在爱奇艺推荐的应用
推荐系统通常由多个阶段组成,比如,有的推荐系统分为Recall、PreRanking、Ranking、ReRanking等四个阶段。在爱奇艺,我们的推荐系统在非常多的场景中都有应用,推荐的内容也不尽相同(如长视频、短视频、主题、影人等)。但是万变不离其宗,在这些场景中,推荐系统的核心工作方式有一定的 ....
star2017
1年前
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我国首个无人干预人工智能 RIDIC 系统应用在垃圾发电的最新视频
`` 欢迎技术交流微信号:dclyzihan 服务内容: 垃圾焚烧智能控制系统 环保排放智能控制系统 蒸汽发电智能控制系统 运行效果: 未实施系统之前,全部人为干预。实施系统后,无人干预运行。 发电量提升6%,每年可增加发电量至少600万度,相当于增加近400万收入。 由于温控精良,炉膛内结焦速度接 ....
star2017
1年前
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排得更好 VS 估得更准 VS 搜的更全「推荐、广告、搜索」算法间到底有什么区别?
文 | 王喆 源 | 王喆的机器学习笔记 作为互联网的核心应用“搜广推”,三个方向基本都是互联网公司的标配。各头部公司的搜广推系统也都各自发展成了集成了多种模型、算法、策略的庞然大物,想一口气讲清楚三者的区别并不容易。不过万事总有一个头绪,对于一个复杂问题,直接深入到细节中去肯定是不明智的,我们还是 ....
star2017
1年前
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百度技术 | 短视频个性化 Push 工程精进之路
作者 Mr_miao 稿 导读:短视频Push系统是一套支持百度内多款app及多业务场景的分布式Push系统,目前支撑着好看视频,直播,度小视,好看大字版等app的推送业务,提供基于用户基本特征的个性化推送,热门活动和热点事件的运营推送,基于关注关系或订阅关系的业务实时推送等场景的支持。旨在通过个性 ....
star2017
1年前
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58 本地服务少无结果场景下的推荐算法实践
[图片] 01 背 景 58同城APP是一个生活服务信息平台,用户可以在平台上寻找自己所需要的服务,商家可以在平台上展示自己可提供的服务。58本地服务主要为用户提供生活中的基础服务信息,58本地服务推荐场景主要包括大类页推荐、猜你喜欢和猜你想找等,本文主要介绍猜你想找的技术迭代。58本地服务大部分的 ....
star2017
1年前
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推荐系统系列 01: 详解曝光去重设计与实践
原文: https://zhuanlan.zhihu.com/p/438660053 本文经作者授权转载 1. 什么是曝光去重|曝光过滤? 为什么需要曝光去重? 在推荐这个场景,特别是信息流&短视频领域,视频和图文都属于快消品,用户会频繁的刷新,挑选符合他们口味的内容,尤其像抖音 & ....
star2017
1年前
3180
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QQ 音乐推荐系统的精细化调控
[图片] 分享嘉宾:Bill 腾讯音乐 编辑整理:Hoh 出品平台:DataFunTalk 导读: 大家好,我是来自QQ音乐数据科学团队的Bill,接下来由我给大家分享QQ音乐在内容理解和精细化运营方面的一些实践和经验,副标题是推荐系统的精细化调控,相比于前面分享的一些硬核的算法模型和系统架构,我这 ....
star2017
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