[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 ....

作者 | 黄佳鑫 导读: 基于风险驱动的交付是百度实践智能测试--感知智能阶段非常重要的研究方向，基于风险驱动的交付，源于三个现状： 一、不是所有的项目都有风险，80%以上的项目无任何的关联bug和线上问题； 二、不是所有的测试任务都能够揭错，无效的质量行为（有bug发现的质量行为/所有质量行为）占 ....

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？ ....

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 ....

物流仓库如何更好的规划智能叉车？ 董效成 2018 年 11 月 1 日 话题：AI 算法物联网 [图片] 本文为『InfoQ x 苏宁 2018 双十一』技术特别策划系列文章之一。 1. 背景 随着物联网和人工智能的发展，越来越多的任务渐渐的被机器人取代，机器人逐渐在发展中慢慢进入物流领域，“智能 ....

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 ....

分享嘉宾：刘祁跃 爱奇艺科学家 编辑整理：李婷婷 内容来源：爱奇艺技术沙龙 出品社区：DataFun 导读： 本次分享的主题为 AI 在爱奇艺视频广告中的探索。AI 可以对视频内容、广告素材进行理解和加工，并应用于视频广告，尤其在广告的点位挖掘和生成、点位分析、素材创作等方面已产生价值，进而有益于广 ....

1910 年，英国哲学家伯特兰·罗素（Bertrand Russell ）和其老师怀特海（Alfred North Whitehead）合著的《数学原理》一书问世，这本书是如此的深奥，尤其对中国人而言，因为直到 100 多年后的今天，仍然没有完整而权威的中译本(能看懂的人确实很少)。不过想想现在连一 ....

作者：陈雷慧（豆苗） 背景 躺平 APP 是“躺平”这个大生态中生活记录社区，记录生活记录家。 [图片] 该业务场景中，个性化推荐在充分利用流量实现精细化运营、促进信息流动方面有着不可或缺的地位。在业务成长初期，其内容推荐也面临着如下两个问题： 用户冷启动： 对于无任何行为或行为稀疏的用户，难以有效 ....

[图片] 分享嘉宾：郭夏玮 第四范式 资深研究员 编辑整理：蒋瑞尧 内容来源：第四范式 | 先荐 出品平台：DataFun 导读： 近年来，随着 GDPR 通用数据保护条例出台以及一些互联网公司数据隐私泄漏等事件的发生，数据隐私的保护问题在行业应用中备受关注。与数据密切相关的机器学习算法的安全性成为 ....

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 ....

背景 DSP 系统是互联网广告需求方平台，用于承接媒体流量，投放广告。业务特点是并发度高，平均响应低（百毫秒）。 为了能够有效提高 DSP 系统的性能，美团平台引入了一种带有清退机制的缓存结构 LruCache(Least Recently Used Cache)，在目前的 DSP 系统中，使用 L ....

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 ....

这里是 王喆的机器学习笔记 的第四篇文章，之前我们一起讨论了阿里的 DIN，YouTube 的深度学习推荐系统，本来今天想再分享另一篇科技巨头的业界前沿文章，Airbnb 的 Embedding 方法 但因为文章中涉及 word2vec 的技术细节，为了保证一些初学者的知识是自洽的，我还是想在此之前 ....

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 ....

[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 ....

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：《 ....

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 ....