包含标签 推荐系统 的文章

微博推荐算法实践与机器学习平台演进

分享嘉宾:申恩兆、李志然 新浪微博 编辑整理:赵文娇、Hoh 出品平台:DataFunTalk 导读: 微博作为全球领先的中文广场社交平台,拥有海量用户与数据。在从海量数据中挖掘有价值的信息,为业务赋能的过程中,微博的推荐算法经历了数次升级换代,积累了许多经验。今天跟大家分享下,在此过程中……

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推荐系统遇上深度学习二十八知识图谱与推荐系统结合之模型原理及实现

原文发布于微信公众号 - 小小挖掘机(wAIsjwj) 原文发表时间:2018-11-19 知识图谱特征学习在推荐系统中的应用步骤大致有以下三种方式: 依次训练的方法主要有:Deep Knowledge-aware Network(DKN) 联合训练的方法主要有:Ripple Network 交替训练主要采用multi-task的思路,主要方法有:Multi-……

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干货内容型产品流的生成效果评估及优化

本篇文章属于超级干货方法论,不论是产品、运营还是数据分析从业者,只要是内容型产品形态,便都会需要接触到 Feed 流,且整个工作几乎都围绕着内容优化这一主题。本篇我将讲述自己对这方面方法论的理解总结,相信读完本篇文章会对你有所帮助。 一、Feed 流是什么? Feed 流是将若干消息源组合在一起,帮助用……

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饿了么外卖推荐算法中有哪些机制与手段

转载自 DataFunTalk 公众号 本文由DataFun社区根据饿了么研发总监马尧老师在2018AI先行者大会中分享的《外卖推荐算法中的市场机制和调控手段》编辑整理而成。 提到市场机制和调控手段,大家可能会想起某些中央机构,而在流量的分发方面,我们的角色是类似的,搜索推荐是饿了么的核心流量入口,我们通过……

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大众点评搜索基于知识图谱的深度学习排序实践

1. 引言 挑战与思路 搜索是大众点评App上用户进行信息查找的最大入口,是连接用户和信息的重要纽带。而用户搜索的方式和场景非常多样,并且由于对接业务种类多,流量差异大,为大众点评搜索(下文简称点评搜索)带来了巨大的挑战,具体体现在如下几个方面: 意图多样:用户查找的信息类型和方式多样。信……

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如何增强推荐系统模型更新的实时性

以下文章来源于王喆的机器学习笔记 ,作者王喆的机器学习笔记 推荐系统“模型”的实时性 与“特征”的实时性相比, 推荐系统模型的实时性往往是从更全局的角度考虑问题。特征的实时性力图用更准确的特征描述一个人,从而让推荐系统给出更符合这个人的推荐结果。而模型的实时性则是希望更快的抓住全局层面的……

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推荐系统遇上深度学习五模型理论和实践

原文发布于微信公众号 - 小小挖掘机(wAIsjwj) 原文发表时间:2018.04.22 16:14 1、原理 Deep&Cross Network模型我们下面将简称DCN模型: 一个DCN模型从嵌入和堆积层开始,接着是一个交叉网络和一个与之平行的深度网络,之后是最后的组合层,它结合了两个网络的输出。完整的网络模型如图……

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推荐系统遇上深度学习四多值离散特征的解决方案

原文发布于微信公众号 - 小小挖掘机(wAIsjwj) 原文发表时间:2018.04.21 23:27 1、背景 在本系列第三篇文章中,在处理DeepFM数据时,由于每一个离散特征只有一个取值,因此我们在处理的过程中,将原始数据处理成了两个文件,一个记录特征的索引,一个记录了特征的值,而每一列,则代……

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腾讯技术工程推荐系统技术实践总结

作者:minwxwang,腾讯 PCG 应用研究员 当前主流的推荐系统中,embedding 无处不在,从一定意义上可以说,把 embedding 做好了,整个推荐系统的一个关键难题就攻克了。因此,本文总结了移动腾讯网推荐系统中的 embedding 技术实践,力图达到娱人娱己的目的。 什么是 embedding embedding 其实就是一种稠密向量的表示形式。在 embedding……

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