2022年3月15日
作者:Edwin Chen 编译:ronghuaiyang 导读 导读 用CTR来评估推荐算法是一个非常常用的度量,但并非是最好的度量。 假设你正在为一个新在线网站构建一个推荐算法。你如何衡量它的质量,以确保它发送给用户相关和个性化的内容?刚开始的时候,你希望点击率可以进行衡量,但经过一番思考,它……
阅读全文
2022年3月15日
文章作者:阿里B2B算法团队 内容来源:牛技 出品平台:DataFun 背景 以电商场景优化用户点击为例,推荐系统的任务是从海量的候选商品中选出用户最感兴趣且最可能点击的商品。为了提升检索的效率,通常分为两阶段来检索。召回/候选生成(Matching/Candidate Generatio……
阅读全文
2022年3月15日
1、诊断Spark程序内存的消耗 A、 Spark程序 中 内存 都花费在哪里? Ø每个Java对象,都有一个对象头,会占用16个字节,主要是包括了一些对象的元信息,比如指向它的类的指针。如果一个对象本身很小,比如就包括了一个int类型的field,那么它的对象头实际上占用的内存比对象自己还……
阅读全文
2022年3月15日
分享嘉宾:朱彦樵 中国科学院自动化研究所 编辑整理:吴祺尧 加州大学圣地亚哥分校 出品平台:DataFunSummit 导读: 本文跟大家分享下图自监督学习中最近比较热门的研究方向:图对比学习,在近期的进展以及组内在此方向上最近的一些工作。主要内容包括:① 图对比学习的基础知识介绍与方法梳理;……
阅读全文
2022年3月15日
作者:Robbe Sneyders 编译:ronghuaiyang 给大家介绍一下如何在生产中部署基于嵌入的机器学习模型。 由于最近大量的研究,机器学习模型的性能在过去几年里有了显著的提高。虽然这些改进的模型开辟了新的可能性,但是它们只有在可以部署到生产应用中时才开始提供真正的价值。这是机器学习社区目……
阅读全文
2022年3月15日
作者:朱小强(怀人) 0. 序曲 纵观这两年业界技术的演化趋势,几乎主流的团队都已经完成了深度学习为代表的技术升级,进入到算力吃紧、模型红利放缓的新瓶颈期。去年在 《深度学习推荐系统》序言 一文中,我对工业级深度学习技术迈入新的 2.0 进阶阶段的特征做过一些探讨: 可以预见,在工业级深度学习2.0阶……
阅读全文
2022年3月15日
原文: https://www.infoq.cn/article/PvhDVlcJuHzkDMv77mh7 背景 在阿里的业务中,有广泛的算法应用场景,也沉淀了相关的算法应用平台和工具:基础的算法引擎部分,有成熟的召回和打分预估引擎、在线实时特征服务;推荐算法应用领域,有算法实验平台 TPP(源于淘宝个性化平台),提供 Serverless 形式的算法实验平台,包括资源弹性伸缩、实验能力(代码在线发布、……
阅读全文
2022年3月15日
作者:Eric He 编译:ronghuaiyang 导读: 这是Rocketmiles的搜索排名序列的第二部分。 Why we chose LambdaMART for our hotel ranking model Part 2 of Rocketmiles’ search result ranking series Eric He 原文: https://medium.com/rocket-travel/why-we-chose-lambdamart-for-our-hotel-ranking-model-45f84e22cec 当你是一家像Rocketmiles这样的电子商务公司时,提供无缝的购买体验是你将自己的在线商店与其他商家区分……
阅读全文
2022年3月15日
作者:吴忠强,Datawhale 优秀学习者 转载地址 系列文章: 零基础入门数据挖掘——数据分析实战 摘要:对于数据挖掘项目,本文将学习应该从哪些角度做特征工程?从哪些角度做数据清洗,如何对特征进行增删,如何使用 PCA 降维技术等。 特征工程(Feature Engineering)对特征进行进一……
阅读全文
2022年3月15日
分享嘉宾:陈立玮 博士 腾讯 高级研究员 编辑整理:王吉东 出品平台:DataFunTalk 导读: 当前知识图谱已经被广泛应用在自然语言处理的各项任务中,但知识图谱中实体间关系的缺失也给其实际的应用带来了很多问题。因此,目前学术界围绕知识图谱的补全进行了大量的研究工作。本文主要对知识图谱补全……
阅读全文