包含标签 算法 的文章

推荐系统遇上深度学习七模型理论和实践

原文发布于微信公众号 - 小小挖掘机(wAIsjwj) 原文发表时间:2018-05-05 1、引言 在CTR预估中,为了解决稀疏特征的问题,学者们提出了FM模型来建模特征之间的交互关系。但是FM模型只能表达特征之间两两组合之间的关系,无法建模两个特征之间深层次的关系或者说多个特征之间的交……

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年月初深圳图像算法工程师面试题分享

问题一:Batch-norm作用和参数 batch norm的作用 batch norm对于输入数据做了零均值化和方差归一化过程,方便了下一层网络的训练过程,从而加速了网络的学习。不同batch的数据,由于加入了batch norm,中间层的表现会更加稳定,输出值不会偏移太多。各层之间受之前层的影响降低,……

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斗鱼风控算法体系建设

分享嘉宾:龚灿 斗鱼 算法负责人 编辑整理:王彦磊 灵数科技 出品平台:DataFunTalk 导读: 直播行业在业务上面临运营安全、活动安全、流量安全、账号安全、交易安全、内容安全等风险问题,智能风控在技术方面主要有高频对抗、场景繁多、解释性弱等挑战。本文将分享斗鱼算法团队针对以上问题,如何……

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推荐系统论文回顾神经协同过滤理解与实现

作者:Kung-Hsiang, Huang (Steeve) 编译:ronghuaiyang 今天给大家回顾一篇论文,神经协同过滤,看名字就知道,神经网络版本的协同过滤,推荐算法的经典的方法之一。 神经协同过滤(NCF)是新加坡国立大学、哥伦比亚大学、山东大学、德州农工大学于 2017 年共同发表的一篇论文。利用神经网络……

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阿里妈妈是如何做品牌风险管理的

作者:阿里妈妈风控团队 品牌风险管理是阿里妈妈风险管理中最核心的风险之一,一直备受商家和消费者关注。商家在没有品牌资质的情况下售卖假冒或山寨的品牌商品,会侵犯品牌商及消费者的权益。本文将主要介绍,阿里妈妈品牌风险识别体系是如何一步步炼成的。 ▐ 一、背景 1.1 阿里妈妈品牌风险简介 在阿里妈妈……

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推荐系统遇上深度学习十融合方案实战

写在前面的话 GBDT和LR的融合在广告点击率预估中算是发展比较早的算法,为什么会在这里写这么一篇呢?本来想尝试写一下阿里的深度兴趣网络(Deep Interest Network),发现阿里之前还有一个算法MLR,然后去查找相关的资料,里面提及了树模型也就是GBDT+LR方案的缺点,恰好之前也不太……

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跨境电商如何使用交互行为类型进行可解释推荐

浅梦的学习笔记 关注专栏写文章 “ 本文介绍了跨境电商Etsy如何利用用户历史交互行为的类型(如浏览,喜欢,收藏,加购,购买等)来完善物品的embedding表示,并进行可解释推荐。在离线和在线实验中均验证了引入交互类型信息后对于建模用户行为的准确性有提升。 ” 背景和介绍 工业级的推荐系统……

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推荐系统遇上深度学习十九探秘阿里之完整空间多任务模型

阿里近几年公开的推荐领域算法有许多,既有传统领域的探索如MLR算法,还有深度学习领域的探索如entire-space multi-task model,Deep Interest Network等,同时跟清华大学合作展开了强化学习领域的探索,提出了MARDPG算法。 上一篇,我们介绍了深度兴趣网络(Deep Interest Networ……

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洋码头推荐系统技术架构

作者介绍 马超群, 洋码头高级算法工程师 具有多年数据挖掘、算法、机器学习的研究与实践经验,负责洋码头推荐等系统的算法研究与开发 | 电子商务网站的推荐系统是根据用户的兴趣特点和购买行为,向用户推荐其感兴趣的信息和商品的一个系统,在主流电商平台均具有广泛应用。从16年开始,洋码头根据自己的……

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解密淘宝推荐实战打造比你还懂你的个性化

阿里云云栖号 以下内容根据演讲视频以及PPT整理而成。 手淘推荐简介 手淘推荐的快速发展源于2014年阿里“All in 无线”战略的提出。在无线时代,手机屏幕变小,用户无法同时浏览多个视窗,交互变得困难,在这样的情况下,手淘借助个性化推荐来提升用户在无线端的浏览效率。经过近几年的发展,推荐……

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