包含标签 推荐系统 的文章

王冬月京东推荐算法精排技术实践

分享嘉宾:王冬月 京东 机构负责人 编辑整理:吴祺尧 出品平台:DataFunTalk 导读: 京东主站推荐的主要业务场景覆盖APP中用户购买前、购买中和购买后的全流程,日均大概有7000万DAU。不同业务场景下用户需求不同,我们相应的优化目标也不同。首页feeds和“我的京东”就是典型的购……

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同城多业务融合推荐策略实践与思考

分享嘉宾:王炜 58同城 架构师 编辑整理:陈佳琪、李元 内容来源:DataFunTalk 导读: 58同城作为分类信息网站,服务覆盖多个领域,如房屋租售、招聘求职、二手买卖等等,不同的业务有不同的特点,这使得多业务融合推荐成为一大挑战。如何准确挖掘用户的需求?如何平衡各业务之间的流量分配?……

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深度学习在腾讯广告推荐系统中的实践

分享嘉宾:郭跃超 腾讯 应用研究员 编辑整理:康德芬 出品平台:DataFunTalk 导读: Angel是腾讯自研的分布式高性能的机器学习平台,支持机器学习、深度学习、图计算以及联邦学习等场景。Angel的深度学习平台已应用在腾讯的很多个场景中。所以今天会为大家介绍Angel:深度学习在腾……

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腾讯技术与推荐技术在腾讯浏览器的应用

口述 | 徐羽 整理 | 王强 在 AICon 全球人工智能与机器学习技术大会(2021)北京站 上,腾讯信息平台与服务线 CTO、PCG 事业群推荐与 AI 中台负责人徐羽带来了主题为《Al 与推荐技术在腾讯 QQ 浏览器的应用》的分享,详细介绍了 QQ 浏览器近年来在 AI 推荐技术方面走过的技术旅程。本文由 InfoQ 根据徐羽的演讲内容进……

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招聘推荐系统中的机器学习的威力

作者:Jesus Rodriguez 编译:ronghuaiyang 导读: 这篇文章介绍了机器学习推荐系统在LinkedIn招聘系统中的应用,大家可以重点关注不同业务场景中推荐系统所关注的业务指标。 LinkedIn是市场上最受欢迎的招聘平台之一。每天,世界各地的招聘人员都依赖LinkedIn来寻找和筛……

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通用排序框架在爱奇艺推荐的应用

推荐系统通常由多个阶段组成,比如,有的推荐系统分为Recall、PreRanking、Ranking、ReRanking等四个阶段。在爱奇艺,我们的推荐系统在非常多的场景中都有应用,推荐的内容也不尽相同(如长视频、短视频、主题、影人等)。但是万变不离其宗,在这些场景中,推荐系统的……

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携程机器学习模型在携程海外酒店推荐场景中的应用

作者简介 Louisa,携程算法工程师,热爱前沿算法和技术在个性化推荐和广告建模等业务的性能优化和落地。 发表于: 2020年8月13日 导读 互联网企业的核心需求是“增长”,移动互联时代下的在线旅游业也不例外。随着大数据、云计算和人工智能等技术的不断进步, 通过算法和模型来实现增长已成为核……

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推荐系统召回四模型之二沉重的模型

美剧《权力的游戏》中,宗教刺客团体“无面者”成员之一的贾昆,在他和艾莉亚·史塔克分别之际,将一枚特殊的小硬币交给了艾莉亚,并教会艾莉亚一句话,原话是这样的: “Valar Morghulis (凡人皆有一死) Valar Dohaeris (凡人皆须侍奉)” 但他并未详细解释硬币的用途和这句话的意思。硬币是用来做何用的呢?读完这篇……

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推荐系统系列一算法理论与实践

背景 在推荐领域 CTR(click-through rate)预估任务中,最常用到的 baseline 模型就是 LR(Logistic Regression)。对数据进行特征工程,构造出大量单特征,编码之后送入模型。这种线性模型的优势在于,运算速度快可解释性强,在特征挖掘完备且训练数据充分的前提下能够达……

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深度学习推荐系统中各类流行的方法上

来源 Microstrong 扫描文末二维码关注作者 深度学习推荐系统中各类流行的 Embedding 方法(下) Embedding 方法概览: 1. Embedding 简介 Embedding,中文直译为“嵌入”,常被翻译为“向量化”或者“向量映射”。在整个深度学习框架中都是十分重要的“基本操作”,不论是 NLP(Natural Language Processing,自然语言处理)……

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