要提升微信看一看推荐混排的长期收益试试深度强化学习

第一篇:微信「看一看」 推荐排序技术揭秘 第二篇:详文解读微信「看一看」多模型内容策略与召回 微信 “看一看” 内容理解与推荐 导语 相比于传统的监督学习方法,强化学习能够最大化长期收益,正是推荐系统更加需要的。做好当下做好固然重要,但放眼未来才能看得更远。 本文主要是在……

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如何看待机器学习不需要数学很多算法封装好了调个包就行这种说法

来源:知乎 不抖机灵,想从接触过机器学习学术圈但已投身工业界的角度来回答。 我认为:大部分机器学习从业者不需要过度的把时间精力放在数学上,而该用于熟悉不同算法的应用场景和掌握一些调参技巧。好的数学基础可以使你的模型简洁高效,但绝非必要的先决条件。 原因如下: 1. 即使你有了一定的数学功底,……

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基于的小米增长分析平台实践

以下文章来源于小米技术 ,作者蔡聪辉&钟云 小米技术 小米云平台部,主要分享云存储、云计算、系统、网络、运维、私有云、安全、数据库、内核等内容,欢迎感兴趣的朋友们加入! 1、背景 随着小米互联网业务的发展,各个产品线利用用户行为数据对业务进行增长分析的需求越来越迫切。显然,让每个业……

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阿里巴巴为什么选择 Apache Flink?Flink——下一代大数据处理系统

阿里妹导读:伴随着海量增长的数据,数字化时代的未来感扑面而至。不论是结绳记事的小数据时代,还是我们正在经历的大数据时代,计算的边界正在被无限拓宽,而数据的价值再也难以被计算。时下,谈及大数据,不得不提到热门的下一代大数据计算引擎Apache Flink(以下简称Flink)。本文将……

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信息安全营销反作弊业务的算法实践

导读: 本文介绍当前58营销反作弊业务算法建设的一些实践内容,主要聚焦于各类算法在体系中的应用设计以及相关算法在体系中的实践应用。 背景 58每年会借助58同城、58同镇等平台,投入数以亿计的成本,来进行各式各样的营销活动,以此达到平台各业务线的拉新、促活、促销等目的。然而现实中存在一……

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年月底陌陌推荐算法道面试题分享

问题1:Graph SAGE的原理 GraphSAGE是Graph SAmple and aggreGatE的缩写,其运行流程如上图所示, 可以分为三个步骤: 对图中每个顶点邻居顶点进行采样 根据聚合函数聚合邻居顶点蕴含的信息 得到图中各顶点的向量表示供下游任务使用 文末免费送电子书:七月在线干货组最新 升级的《名……

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贝壳找房图数据库系列原理篇

系列文章: 贝壳找房—【图数据库系列】Dgraph 简介篇 贝壳找房—【图数据库系列】之 JanusGraph VS Dgraph:贝壳分布式图数据库技术选型之路 通过上一篇的 Dgraph 简介 ,相信大家已经了解了 Dgraph 的一些基本概念和用法,本篇文章继续介绍 Dgraph 的一些底层实现原理。作为一个分布式图数据库,Dgraph 不仅支持水平扩……

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知乎数据集成平台建设实践

分享嘉宾:孙晓光 知乎 技术平台负责人 内容来源:Flink中文社区 摘要: 本文由知乎技术平台负责人孙晓光分享,主要介绍知乎 Flink 数据集成平台建设实践。内容如下: 业务场景 历史设计 全面转向 Flink 后的设计 未来 Flink 应用场景的规划 01 业务场景 很高兴和大家分享近期 知乎以 Flink 为基础,重构上一代数据集成平台 过程中的……

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万字长文详解优酷视频质量评价体系

分享嘉宾|李静博士,阿里巴巴文娱集团资深算法专家,阿里巴巴大文娱摩酷实验室视频体验与质量团队负责人 整理出品|AICUG人工智能社区 导读:随着近年来用户在社交媒体/短视频分享平台的重度参与,视频多媒体内容的消费主导从原来的OGC向UPGC转变。因此UPGC图像/视频的质量评价成为了……

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引擎性能优化及应用

分享嘉宾:贺小令 阿里巴巴技术专家 编辑整理:王吉东 内容来源:Flink Forward ASIA 出品平台:DataFun 导读: 本次分享的主题为 Apache Flink 新场景——OLAP 引擎,主要内容包括: 背景介绍 Apache Flink OLAP 引擎 案例介绍 未来计划 1. OLAP 及其分类 OLAP 是一种让用户可以用从不同视角方便快捷的分析数据的计算方法。主流的 OLAP 可以分……

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