张菡深度学习下的京东搜索召回技术
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。传统……
推荐场景中召回模型的演化过程
原文地址： https://zhuanlan.zhihu.com/p/97821040 一般的推荐系统主要包括召回、排序和后续的业务机制(重排序、多样性保证、用户体验保证等等)这三大模块，而其中召回模块主要负责根据用户和item的特征，从众多待推荐的候选item中初步筛选出用户可能感兴趣的item。一般而言召回模块都是多路并发的，各路的不同召回模型之间互……
理解计算从根号到第季神经网络的数学模型
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)。不过想想现在连一般的科普作品都……
图解当前最强语言模型是如何攻克迁移学习的
作者：Jay Alammar 机器之心编译 参与：Panda 前段时间，谷歌发布了基于双向 Transformer 的大规模预训练语言模型 BERT，该预训练模型能高效抽取文本信息并应用于各种 NLP 任务，该研究凭借预训练模型刷新了 11 项 NLP 任务的当前最优性能记录。技术博主 Jay Alammar 近日发文通过图解方式生动地讲解了 BERT 的架构和方法基础。 2018 年是……
美团在美团系统中的应用演进
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LruCache + 键值存储……
面经分享零基础从数据分析成功转行推荐算法成功上岸
这篇文章是一位 七月在线 推荐高级小班学员的的面试经历的分享，下面的一些问题非常具有代表性，现将面试情况及面试题目分享给大家，祝大家都能有好的offer。 01、基本情况 毕业于985本科,船舶与海洋工程专业,年龄30+（报班之前做的数据分析），0.1的基础来自于船舶行业专业计算软件学到……
关于感受野的总结
感谢SIGAI特约作者：mileistone 感受野是卷积神经网络里面最重要的概念之一，为了更好地理解卷积神经网络结构，甚至自己设计卷积神经网络，对于感受野的理解必不可少。 一、定义 感受野被定义为卷积神经网络特征所能看到输入图像的区域，换句话说特征输出受感受野区域内的像素点的影响。 比……
美团外卖广告平台化的探索与实践
美团技术团队 稿 随着美团外卖业务不断发展，外卖广告引擎团队在多个领域进行了工程上的探索和实践，目前已经取得了一些成果。我们计划通过连载的形式分享给大家，本文是《美团外卖广告工程实践》专题连载的第一篇。 本文针对业务提效的目标，介绍了美团外卖广告引擎在平台化过程中的一些思考和实践。我们……
情感分析技术在美团的探索与应用
作者：任磊 佳昊 金刚等 美团技术团队 2021年5月，美团NLP中心开源了迄今规模最大的基于真实场景的中文属性级情感分析数据集ASAP，该数据集相关论文被自然语言处理顶会NAACL2021录用，同时该数据集加入中文开源数据计划千言，将与其他开源数据集一起推动中文信息处理技术的进步。 本文……
推荐系统技术演进趋势从召回到排序再到重排
作者： 张俊林 原文： https://zhuanlan.zhihu.com/p/100019681 推荐系统技术，总体而言，与NLP和图像领域比，发展速度不算太快。不过最近两年，由于深度学习等一些新技术的引入，总体还是表现出了一些比较明显的技术发展趋势。这篇文章试图从推荐系统几个环节，以及不同的技术角度，来对目前推荐技术的比较彰显的技术趋势做个归纳。个人判断……
