导读： 推荐场景下，使用传统的 CPU 推理方案可能出现计算量太大的问题，直接使用 GPU 又会遇到 GPU 利用率不高的问题，为此我们引入了 MPS 技术来解决上述问题。 今天会和大家分享一下MPS相关的技术和应用，主要包括以下内容： 为什么我们会选用 MPS？ 什么是 MPS 技术？ 我们是怎么 ....

[图片] 文章作者：王科 某司资深算法工程师 内容来源：《YouTube 基于深度神经网络推荐系统剖析》 出品社区：DataFun YouTube 的推荐系统是近年来业内的佼楚之作。其经典之处不仅仅在于基于深度学习的解决方案，也有很多不属于纯技术范畴的设计抉择。 YouTube 转用深度学习做推荐系 ....

文章作者：姚凯飞 Club Factory 编辑整理：Hoh Xil 内容来源：作者授权发布 出品社区：DataFun ▌本次分享内容大纲： 推荐概述 好的推荐产品 几大挑战（用户、物品、系统、冷启动...） 模块与架构 召回及排序 ▌推荐概述**：** [图片] [图片] [图片] [图片] [图 ....

本文根据 OPPO 黄树东老师在 OPPO&DataFun Talk 算法架构系列活动“AI 在 OPPO 业务场景下的应用实践”所分享的《OPPO CTR 预估系统实践》编辑整理而成，在未改变原意的基础上稍做修改。 [图片] CTR 预估系统在商业变现领域有一个非常大的应用，也是非常核心的 ....

原文地址： https://www.jianshu.com/p/b9113332e33e 强化学习在各个公司的推荐系统中已经有过探索，包括阿里、京东等。之前在美团做过的一个引导语推荐项目，背后也是基于强化学习算法。本文，我们先来看一下强化学习是如何在京东推荐中进行探索的。 本文来自于 paper：《 ....

[图片] 文章作者：姚凯飞 Club Factory 推荐算法负责人 内容来源：作者授权发布 出品社区：DataFun 注：欢迎转载，转载请注明出处。 在这个时代背景下，信息爆炸与长尾问题普遍发生，而解决方案之一是个性化推荐技术，那具体什么是个性化推荐，怎么去实现这一过程呢？这一章读者朋友需要做到的 ....

本文转载自：微信 AI，作者 xiafengxia 在微信 AI 背后，技术究竟如何让一切发生？微信 AI 公众号推出技术专题系列“微信看一看背后的技术架构详解”，干货满满，敬请关注。以下为专题的第一篇《微信看一看推荐排序》。 第二篇:详文解读微信「看一看」多模型内容策略与召回 一、背景 微信公众平 ....

转载自 王喆的机器学习笔记 因为这篇文章主要介绍了 YouTube 深度学习系统论文中的十个工程问题，为了方便进行问题定位，我们还是简单介绍一下背景知识，简单回顾一下 Deep Neural Networks for YouTube Recommendations 中介绍的 YouTube 深度学习 ....

之前学习了强化学习的一些内容以及推荐系统的一些内容，二者能否联系起来呢！今天阅读了一篇论文，题目叫《DRN: A Deep Reinforcement Learning Framework for News Recommendation》。该论文便是深度强化学习和推荐系统的一个结合，也算是提供了一个 ....

本篇文章属于超级干货方法论，不论是产品、运营还是数据分析从业者，只要是内容型产品形态，便都会需要接触到 Feed 流，且整个工作几乎都围绕着内容优化这一主题。本篇我将讲述自己对这方面方法论的理解总结，相信读完本篇文章会对你有所帮助。 一、Feed 流是什么？ Feed 流是将若干消息源组合在一起，帮 ....

作者：yijiapan，腾讯 WXG 数据分析师 有幸参与了几个业务推荐系统搭建的全流程，本文将从实际经验出发，为大家解构如何从从零搭建推荐系统，希望跟大家能够相互交流，如有错误之处烦请指正。 一、推荐算法的理解 如果说互联网的目标就是连接一切，那么推荐系统的作用就是建立更加有效率的连接，推荐系统可 ....

[图片] AI 前线导读： 11 月 28 日，阿里巴巴旗下大数据营销平台阿里妈妈宣布开源深度学习框架 XDL。这是阿里巴巴首次公开的深度学习框架，也是业界首个面向高维稀疏数据场景的深度学习开源框架，突破了现有深度学习开源框架大都面向图像、语音等低维稠密数据而设计的现状。 更多干货内容请关注微信公众 ....

本文转载自 机器学习与人工智能 公众号 用户画像中用户行为标签是很重要的一块内容，这篇详细讲讲如何打行为标签。 数据仓库 用户画像的应用流程从原始的数据输入到模型应用可分为 5 块（图 1），包括将操作型环境数据经 ETL 后集中存储在数据仓库，之后经过对数据的建模、挖掘、分析建立用户画像模型，最终 ....

原文发布于微信公众号 - 小小挖掘机（wAIsjwj） 原文发表时间：2018.04.22 16:14 1、原理 Deep&Cross Network 模型我们下面将简称 DCN 模型： 一个 DCN 模型从嵌入和堆积层开始，接着是一个交叉网络和一个与之平行的深度网络，之后是最后的组合层，它 ....

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 ....

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？ ....

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 ....

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 ....

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 ( ....

[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 ....