[图片] 不论是通过搜索还是推荐，用户看到了很多我们用各种逻辑和理由展示给他的物品，他只从中消费了一部分物品。那么问题来了，到底是那些特性吸引了用户消费呢？ 一种简单粗暴的办法是直接把用户产生过行为的物品标签累积在一起。但是这里要说的是另一种思路。 我们把用户对物品的行为，消费或者没有消费看成是一个 ....

本文概览： [图片] 本文又名《Distributed Representation: From Static Embedding to Contextualized Embedding》 [图片] 1. Classical Representation: One-hot Encoding 独热编码 ....

“ 本文主要介绍了发表在 WWW2018 的论文《TEM: Tree-enhanced Embedding Model for Explainable Recommendation》，利用 GBDT 叶子节点进行嵌入表示来获得一个具有解释性的推荐模型” 本文来源：RecLismCat https:/ ....

原文地址：Support Vector Machine (SVM) Tutorial 原文作者：Abhishek Ghose 译文出自：掘金翻译计划 本文永久链接：github.com/xitu/gold-m… 译者：zhmhhu 校对者：TrWestdoor, 1992chenlu 支持向量机（S ....

分享嘉宾：蒋小森 阿里文娱 算法专家 编辑整理：王恩贵 内容来源：阿里文娱技术 出品平台：DataFun 导读： 类目体系是视频网站运营中的重要工具，也是推荐算法中提升冷启效果的重要手段。因此一套设计合理、准确率、覆盖率高的基础类目必不可少。阿里文娱类目体系建设团队与运营、审核一起建立的一二级类目体 ....

今天我们一起回顾一下近 3 年来的所有主流深度学习 CTR 模型，也是我工作之余的知识总结，希望能帮大家梳理推荐系统、计算广告领域在深度学习方面的前沿进展。 随着微软的 Deep Crossing，Google 的 Wide&Deep，以及 FNN，PNN 等一大批优秀的深度学习 CTR 预 ....

导读：微软小冰是领先的跨平台人工智能系统， 本次分享将介绍微软小冰最新的对话技术框架，以及在这套框架的基础之上，如何一步步构建人格化的对话系统，并且在社交娱乐及实用场景当中的具体运用。主要包括： 如何构建基本的对话系统？ 人格化的定义及如何部分实现人格化 [图片] 如何构建基本的对话系统？ 广义对话 ....

原文地址： https://zhuanlan.zhihu.com/p/54089811 今年是我作为算法工程师工作的第七个年头，期间拿到过 hulu，阿里巴巴，腾讯，美团以及一些 startup 的算法工程师 offer，也作为面试官面试过清北，海外，北邮，以及一些二本学校等不同背景的百余位 can ....

文章转载自知乎： https://zhuanlan.zhihu.com/p/56119617 论文发表在 KDD 2018 上，链接为 Learning and Transferring IDs Representation in E-commerce，文章属于实际应用，有些 insight，值得读 ....

本文转载自 阿里云栖社区 前言 Lucene 是一个基于 Java 的全文信息检索工具包，目前主流的搜索系统 Elasticsearch 和 Solr 都是基于 lucene 的索引和搜索能力进行。想要理解搜索系统的实现原理，就需要深入 lucene 这一层，看看 lucene 是如何存储需要检索的 ....

作者：Alessio Gozzoli 机器之心编译 参与：朱乾树、张倩 整天 babysitting 深度学习模型是不是很心累？这篇文章或许能帮到你。本文讨论了高效搜索深度学习模型最佳超参数集的动机和策略。作者在 FloydHub 上演示了如何完成这项工作以及研究的导向。读完这篇文章后，你的数据科学 ....

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 ....

作者：芙蕖，Datawhale 优秀学习者，东北石油大学 为了处理语言，需要将文本信息用向量的形式表达。词向量（Word Vector）或称为词嵌入（Word Embedding）就是将词语向量化。常见的生成词向量的神经网络模型有 NNLM 模型，C&W 模型，CBOW 模型和 Skip-g ....

[图片] 写在前面 结束秋招已经很长一段时间了，如今也已经入职一段时间了，应大佬邀请整理一下面经，回馈一下有志于从事算法工作的学弟学妹们，毕竟自己也是曾经站在巨人的肩膀上，得到一些帮助，受益匪浅。 笔者背景，C9 硕，非科班，互联网领域公司投递的岗位主要是“机器学习”（数据挖掘、搜索广告推荐方向，偶 ....

众所周知，深度学习在实时视频通信端到端系统里有很多的应用，比如说我们用它做超分辨率，能取得比较好的效果；我们用它做图像恢复，也能取得比较好的效果。如果说提及挑战的话，在支持移动端的应用里，我们必须考虑复杂性的限制，必须要以一个小的模型，能够在移动平台上实时运行，而且功耗、CPU 占比都得到合适的限制 ....

转载自： 美团点评技术团队博客 一、前言 随着深度学习在图像、语言、广告点击率预估等各个领域不断发展，很多团队开始探索深度学习技术在业务层面的实践与应用。而在广告 CTR 预估方面，新模型也是层出不穷： Wide and Deep[1]、DeepCross Network[2]、DeepFM[3]、 ....

分享嘉宾：timmyqiu 腾讯音乐 应用研究 编辑整理：郭真继 出品平台：DataFunTalk 系列文章：腾讯音乐：全民 K 歌推荐系统架构及粗排设计 导读： 推荐系统一般分为两部分，召回阶段和排序阶段。召回阶段是从全量数据中挑选出用户可能感兴趣的一部分数据，供后面的排序阶段使用。全民 K 歌作 ....

转载自 有赞技术团队博客 上文说到有赞搜索系统的架构演进，为了支撑不断演进的技术架构，除了 Elasticsearch 的维护优化之外，我们也开发了上层的中间件来应对不断提高的稳定性和性能要求。 Elasticsearch 的检索执行效率可以表示为： _O(num_of_files _logN)* ....

分享嘉宾：李国洪 百度资深研发工程师 编辑整理：李斌 出品平台：DataFunTalk 导读： 2010 年随着 iphone4 的发布，智能手机被广泛使用，从大学生到老人小孩，移动互联网的发展如火如荼。近两年，5G 技术让下载速度变得越来越快，相较于传统的文本搜索技术，语音搜索和图片搜索等新型搜索 ....