广告算法在凤凰新媒体的实践探索

分享嘉宾:凤凰新媒体广告算法团队 编辑整理:陈道昌 内容来源:2019 DataFun Live 01 出品社区:DataFun 导读: 广告算法在优化点击率和竞价机制等提升平台收益的过程中,如果不能保证广告主转化的质和量就会影响到平台生态的稳定发展,因此在 CPC 的基础上,我们探索了 OCPC 模式,并在实际中成功应用。 本次分享……

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机器学习中算法与模型的区别

作者:Sambodhi,海边的拾遗者 导读: 机器学习涉及到机器学习算法和模型的使用。对于初学者来说,这很容易让人混淆,因为“机器学习算法”经常与“机器学习模型”交替使用。这两个到底是一样的东西呢,还是不一样的东西?作为开发人员,你对排序算法、搜索算法等“算法”的直觉,将有助于你厘清……

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生产实践直播二如何建设实时公共画像维表

注:本文经授权转载自 mangodata YangYichao 转载请关注作者公众号联系原作者 ❝本系列每篇文章都是从一些实际生产实践需求出发,解决一些生产实践中的问题,抛砖引玉,以帮助小伙伴们解决一些实际生产问题。本篇为直播实时数据建设系列的第二篇,本篇主要介绍直播间画像实时维表建设的整个过程,如果对小伙伴有帮助的话,……

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高并发架构消息队列面试题解析

面试题 为什么使用消息队列? 消息队列有什么优点和缺点? Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 都有什么区别,以及适合哪些场景? 面试官心理分析 其实面试官主要是想看看: 第一,你知不知道你们系统里为什么要用消息队列这个东西? 不少候选人,说自己项目里用了 Redis、……

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如何基于生成在线机器学习的样本

文章作者:曹富强@微博 内容来源:Flink中文社区 导读: 在线机器学习与离线相比,在模型更新的时效性,模型的迭代周期,业务实验效果等方面有更好的表现。所以将机器学习从离线迁移到在线已经成为提升业务指标的一个有效的手段。在线机器学习中,样本是关键的一环。本文将给大家详细的介绍微博是如……

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深入互联网广告中的出价模式补充篇

来源: 申探社:深入互联网广告中的出价模式(补充篇) 之前出价模式 深入互联网广告中的出价模式 (上中下完整版) 的文章得到了几千次的转发,也得到很多朋友的私信评论和反馈,非常荣幸。有些朋友也提出了一些想进一步了解的内容,另外在和读者群一些朋友的探讨中,笔者对部分内容也有了一些新的认知。因……

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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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用户画像方法论与工程化解决方案

文章作者:赵宏田 资深大数据技术专家 内容来源:《用户画像方法论与工程化解决方案》 导读: 在互联网步入大数据时代后,用户行为给企业的产品和服务带来了一系列的改变和重塑,其中最大的变化在于,用户的一切行为在企业面前是可“追溯”“分析”的。企业内保存了大量的原始数据和各种业务数据,这是企业……

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贝壳找房基于的向量搜索实践一

摘要: 本系列文章分为三部分,第一部分主要讲基本概念、背景、选型及服务的整体架构;第二部分主要讲针对低延时、高吞吐需求,我们对Milvus部署方式的一种定制;第三部分主要讲实现数据更新、保证数据一致性,以及保证服务稳定及提高资源利用率做的一些事情。 1.名词解释 Milvus[1]:一……

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在深度推荐系统中的大应用方向

作为深度学习推荐系统模型和 CTR 模型中不可或缺的“基本操作”,如何强调 Embedding 技术的重要性都是不为过的。 这篇文章中,我们将 Embedding 技术单独抽取出来进行讲解。介绍在深度学习推荐系统中,Embedding 主要的三个应用方向: 在深度学习网络中作为 Embedding 层,完成从高维稀疏特征向量到低维稠密特征向量的转换; 作……

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