2022年3月15日
背景 从全局看,深度学习模型规模在过去数年持续的指数膨胀。在模型效果提升的同时,为训练和推理的性能和成本都带来了严峻的挑战。作为应对,出现了大量的模型压缩策略,比如Zero系列的训练时策略。推理时量化、剪枝策略。以及训练推理协同策略,比如蒸馏等等。 广告、推荐的深度学习模型的体积也非……
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2022年3月15日
作者丨gongyouliu 欢迎关注他的公众号gongyouliu 作者在上篇文章 《 推荐系统产品与算法概述》 中对推荐算法做了比较全面的概述,本篇开始我们来详细讲解各类推荐算法。这篇文章我们主要关注的是基于内容的推荐算法,它也是非常通用的一类推荐算法,在工业界有大量的应用案例。 本文会从……
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2022年3月15日
作者:joelchen,腾讯 PCG 应用研究员 全面理解搜索Query 1. 前言 Query理解(QU,Query Understanding),简单来说就是从词法、句法、语义三个层面对query进行结构化解析。这里query从广义上来说涉及的任务比较多,最常见的就是我们在搜索系统中输入的查询词……
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2022年3月15日
本次课程的主题包括: Web structure Pagerank 推导和计算方式 应用:Graph Search(个人认为反而是重要的部分) 1. Web Structure 1.1 定义:有向图 : 所有能够到达 v 的节点集合 :所有 v 能够到达的节点集合 有向图的两种类别: strongly connected:节点间是互通的,能够通过有向路径实现互达 ( ) directed acyclic graph:有向无环图,……
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2022年3月15日
深入理解推荐系统:召回 深入理解 YouTube 推荐系统算法 深入理解推荐系统:排序 去年 天池-安泰杯跨境电商智能算法大赛 是我初次接触推荐相关的比赛,通过比赛让我对推荐系统有了较为浅显的认识,赛后也是打算系统的学习这方面的内容,此后我也会将【推荐系统】作为一个系列板块进行更新,主打经典推荐算法的原理……
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2022年3月15日
分享嘉宾:祝凯文 58集团 算法架构师 编辑整理:陆云卓 出品平台:DataFunTalk 导读: 58招聘业务商业化流量主要集中在推荐场景,招聘业务面向的C端求职者群体广泛,B端企业招聘职位类型丰富,由于蓝领招聘具备门槛低的特点,求职者求职意向普遍跨度较大,如何基于有限的商业候选职位做好B……
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2022年3月15日
作者: 谓之小一 本篇文章接 《Python爬虫|Get豆瓣电影与书籍详细信息》,学习如何利用爬取的数据,构建知识图谱所需的三元组。主要内容包括如何从Json类型的数据,转换成RDF数据,并最终存储到Jena之中,然后利用SPARQL进行查询。数据链接: https://pan.baidu.com/s/1cLdsAXLGH2akJqMIsGdoig 提取码: n97y。 实践之前,请……
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2022年3月15日
丁香园大数据NLP 引言 结合了表示学习和深度学习的图模型已经成为近些年人气最高的研究方向之一,然而令其服务于应用场景并不简单,即便线上业务能产生大量数据,如何根据数据构建符合需求的图结构依然是 强业务相关, 难以总结通用经验 的问题。在这方面,医疗信息行业有先天优势,首先从医学文献资料中……
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2022年3月15日
导读:个性化推荐系统,简单来说就是根据每个人的偏好推荐他喜欢的物品。互联网发展到现在,推荐系统已经无处不在,在各行各业都得到普遍都应用。亚马逊号称 40% 的收入是来自个性化推荐系统的,淘宝的个性化推荐系统也带来非常大的收益,新闻媒体的个性化推荐系统典型的是今日头条,直播平台给用户推荐喜……
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2022年3月15日
作者:carloslin,腾讯 PCG 应用研究员 Embedding 技术目前在工业界以及学术界中应用非常广泛,关于 Embedding 的探索和应用从未停歇。Embedding 的训练方法主要分成 DNN 的端到端的方法以及序列学习的非端到端的方法,其中最经典的 word2vec 以及由此衍生出 sentence2vec,doc2vec,item2ve……
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