包含标签 推荐系统 的文章

汽车之家推荐系统排序算法迭代之路

文章作者:李晨旭 汽车之家 内容编辑:Hoh 内容来源:作者授权 出品平台:DataFun 导读: 汽车之家的推荐系统紧随前沿技术,在支持内部多个推荐场景的同时,对外也有了一定的输出。未来我们期望汽车之家的推荐系统不只是前沿技术的应用者,更是推动者和创新者。本次分享的主题为汽车之家推荐系统排……

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蜻蜓实时推荐系统的发展和演进

分享嘉宾:雷鸣 蜻蜓FM 算法专家 内容来源:作者原创投稿 出品平台:DataFunTalk 导读: 本⽂主要是分享蜻蜓FM最近⼏年在推荐系统中的发展和演进,从离线推荐逐步过渡到实时推荐后,作者在实际开发⼯作中,⾯对⼀些痛点和难点时,是如何进⾏思考和解决的,如何更好的将⾃⼰的业务场景特点和算……

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电商搜索场景中的强化排序学习形式化理论分析以及应用

在淘宝的商品搜索场景中,给商品进行打分排序是一个典型的多步决策问题。尽管 Learning to Rank(LTR)被广泛用于排序问题,但现有的方法并没有考虑同一个搜索会话中不同决策步骤之间的关联性,因而无法直接用于电商搜索场景中的商品排序。本文提出用强化学习来解决对商品多步排序决策问题,它在模拟实验……

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金融风控大厂道精选面试题分享

问题1:深度学习的风控模型,从经验上看,样本量大概要多少条啊 解析:不同的模型不一样,而且也不光要注意样本量,比如RNN其实希望序列长度至少在12个月以上,粗略的说,样本量五十万以上效果比较好。 问题2:5万正样本,200负样本,B卡,不只是提高额度,会拒绝一部分客户,怎么建模? 5万……

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深入理解推荐系统召回

阅读原文 深入理解推荐系统:召回 深入理解 YouTube 推荐系统算法 深入理解推荐系统:排序 写在前面 作为【推荐系统】系列文章的第二篇,将以“召回”作为今天的主角,会从四个方面来介绍召回的不同算法方式,即基于内容的召回、协同过滤、基于 FM 模型召回和基于深度学习的方法。 一、背景介绍 召回是推荐系统的第一阶……

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沈冰阳强化学习在推荐冷启动优化中的实践探索

分享嘉宾:沈冰阳 58集团 算法高级工程师 编辑整理:吴祺尧 加州大学圣地亚哥分校 出品平台:DataFunTalk 导读: 58招聘是国内最大的蓝领招聘平台,是58集团的四大核心业务之一,每天有着上千万的职位在平台上发布,同时也有百万量级的求职者在平台上进行简历投递,达成海量连接并促进大量的……

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贝壳找房基于内容热度的推荐

推荐系统本质上要拟合一个用户对内容满意度的函数[1],函数需要多个维度的特征包括:内容、用户等作为输入。个性化推荐建立在大量、有效的数据基础上。在建设初期,内容、用户的数据都还在积累,甚至对于数据的描述还是残缺不全[2]。在冷启动阶段,不妨把解决策略移到内容“热度”描述的算法上,……

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每天超亿推广流量亿商品展现阿里妈妈的推荐技术有多牛

随着深度学习、强化学习、知识图谱、AutoML 等 AI 技术出现更多突破,推荐系统领域的企业和开发者开始将这些技术与传统推荐算法相结合,使得推荐效果得到显著提升。 不过,越来越复杂的场景、用户需求等对推荐系统提出了更高的要求。如今推荐系统已经得以大规模应用,然而掀开技术的外壳,审视推荐系……

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强化学习在新闻推荐中的应用

作者 | mokong 搜狐技术产品 导读 随着AlphaGO在围棋界接连战胜世界冠军,其背后的技术-强化学习逐渐获得学术界、工业界的青睐。在新闻推荐任务中,传统的推荐算法无法考虑单个请求内新闻之间的关联,也无法考虑多个请求之间的关系,而强化学习,通过学习推荐策略给解决上述问题带来了可能。 1.强化学……

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贝壳找房面向技术的贝壳智能推荐平台建设实践

作者: 袁彬@贝壳找房 本文根据贝壳找房资深工程师袁彬老师在2020年"面向AI技术的工程架构实践"大会上的演讲速记整理而成。 1 开场 大家好,很荣幸在这里给大家分享一下我们贝壳找房,在智能推荐平台建设方面的一些实践经验。今天的分享,主要分为以下四个部分: 贝壳智能推荐……

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