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标签: 算法 共 641 个结果.
张菡:深度学习下的京东搜索召回技术
[图片] 分享嘉宾:张菡 京东 算法工程师 编辑整理:吴祺尧 出品平台:DataFunTalk 导读: 搜索主要经历四个阶段:召回、粗排、精排和重排,最后呈现给用户最终的结果。而召回的结果主要来自两个部分:倒排检索和语义召回。传统的倒排检索依赖字面匹配,很难去召回一些语义相似但是字面不匹配的商品。传 ....
star2017
1年前
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蒋能学:网易云音乐广告算法实践
[图片] 分享嘉宾:蒋能学 网易云音乐 编辑整理:桑小晰 深交所 出品平台:DataFunTalk 导读: 本次分享的主题为网易云音乐广告算法实践,内容围绕以下五个部分: 网易云音乐广告系统简介 广告点击率预估模型 广告转化率预估模型 用户向量建模与应用 总结与建议 01 网易云音乐广告系统简介 1 ....
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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贝壳找房智能投放技术实践
[图片] 分享嘉宾:王志勇 贝壳 架构师 编辑整理:戴稚晖 陆金所 出品平台:DataFunTalk 导读: 贝壳从房产领域的产业互联网角度介绍智能广告投放的挑战、实践和思考。房产互联网是典型的高价值、长周期转化领域,本次分享重点介绍了贝壳CVR转化率预估模型在延时反馈问题上的实战经验;贝壳设计了一 ....
star2017
1年前
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58 同城 | 周彤:房价预估,房产价格体系中的算法实践
[图片] 分享嘉宾:周彤 58同城 资深算法工程师 编辑整理:王华村 SMG 出品平台:DataFunTalk 导读: 本次分享中来自58同城的算法工程师周彤,主要介绍如何利用58平台已有的房源价格等特征信息,完成估价等环节。主要包括以下几方面: 房产价格体系 均价计算 房源估价 01 房产价格体系 ....
star2017
1年前
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淘系技术|基于特征全埋点的精排 ODL 实践总结
阅谦 淘系技术 稿 前言背景 淘宝内的每平每屋频道是每平每屋业务获取C端流量并进行内容分发从而建立用户家居、生活方式心智场的主要阵地。在每平每屋频道中,内容主要以场景搭配为主,内容内挂载了多个商品锚点,点击商品锚点可以跳转到商品的详情页。 [图片] 一直以来,我们结合业务特点利用算法技术提升用户浏览 ....
star2017
1年前
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赵宏田:用户画像场景与技术实现
[图片] 分享嘉宾:赵宏田 大数据架构师 编辑整理:苏丽萍 彩讯股份 出品平台:DataFunTalk 导读: 感谢DataFunTalk和一个数据人的自留地的邀请,今天和大家分享的主题是用户画像的场景与技术实现方案。主要分三大部分: 用户画像常见应用场景 画像产品功能 技术实现方案 01 常见应用 ....
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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腾讯技术 | 超强指南!推荐算法架构——重排
导语 | 重排技术细节非常多,一定要清楚技术架构大图,从而将细节串联起来。实际上主要是为了解决三大方面的问题:用户体验、算法效率、流量调控。 在上篇*《图文解读:推荐算法架构——精排!》* 中我们结合算法架构精排进行解读分析,本篇将深入重排这部分进行阐述。 一、总体架构 精排打分完成后,就到了重排阶 ....
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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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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网易严选 | 流量分发决策:既要又要的平衡之路
网易严选 稿 在流量分发场景,人们对算法模型有两层需求(既要又要): 不干预:流量分发由模型接管, 算法模型解决流量如何分发的问题。 干预:流量分发可以被干预, 算法模型解决流量如何调配的问题。 严选主站场景流量如何分发由搜推广解决,流量如何调配由在搜推广之上的流量决策解决,本文讨论如何实现高效、有 ....
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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自动化知识图谱表示学习:从三元组到子图
[图片] 分享嘉宾:张永祺博士 第四范式 编辑整理:吴祺尧 出品平台:DataFunTalk 导读: 知识图谱是一种特殊的图结构,它包含了语义信息与图结构信息。它可以被应用在多个领域,如QA问答系统、推荐系统、新药发现、股市预测等。现在无论是学术界还是工业界都陆续提出了自己的知识图谱构建平台。第四范 ....
star2017
1年前
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机器学习算法和架构在MLOps框架下的工程实践
本文主要介绍机器学习(以下简写为ML)算法和架构在MLOps框架下的工程实践。
star2017
1年前
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