包含标签 算法 的文章

信息流推荐模型在多目标和模型优化方面的进展

分享嘉宾:语露 阿里 高级算法工程师 编辑整理:Hoh Xil 内容来源:大鱼技术沙龙 出品社区:DataFun 导读: 短视频已经成为信息流行业的风口,成为拉动规模增长的主要驱动力。短视频天然具有信息能量高、用户粘性大、内容丰富等优点,也有视频帧内容难以分析提取、结构化的缺点。如何提高短视频的分发……

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在推荐系统中的应用

今天,推荐系统的模型和应用已经相当成熟,然而部署一套全新的推荐系统,甚至仅在已有系统上添加数据维度和模型优化依然是非常耗时耗力的事情。 这是由于不同数据源的分布不尽相同,要达到满意的建模效果,每个建模的环节,包括数据处理、特征工程、模型的选择和超参数选择等都需要随之变动和优化。 以往……

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阿里定向广告新一代技术

分享嘉宾:周国睿 阿里 高级算法专家 编辑整理:崔媛媛 出品平台:DataFunTalk 导读: 本文的主题为新一代Rank技术,由来自阿里巴巴定向广告团队的周国睿老师分享,主要介绍当前团队在排序算法方面的新工作和新想法。 01 新一代Rank技术背景介绍 在分享之前先介绍下阿里巴巴整个淘系内部的定……

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腾讯基于预训练模型的文本内容理解实践

分享嘉宾:赵哲博士 腾讯 高级研究员 编辑整理:张书源 爱丁堡大学 出品平台:DataFunTalk 导读: 预训练已经成为自然语言处理任务的重要组成部分,为大量自然语言处理任务带来了显著提升。本文将围绕预训练模型,介绍相关技术在文本内容理解方面的应用。更具体的,本文会首先对已有的经典预训练工……

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一个更好更快更强的序列标注成分句法分析器

韦阳 华东师范大学 计算机科学与技术硕士在读 原文链接: Better, Faster, Stronger Sequence Tagging Constituent Parsers​godweiyang.com 为了看懂论文里的策略梯度,又去把强化学习看了一遍。。。 论文地址: Better, Faster, Stronger Sequence Tagging Constituent Parsers​arxiv.org 介绍 这篇论文主要是在之前的那篇论文 Constituent Parsing as Sequence Labeling​go……

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主流预估模型的演化及对比

学习和预测用户的反馈对于个性化推荐、信息检索和在线广告等领域都有着极其重要的作用。在这些领域,用户的反馈行为包括点击、收藏、购买等。本文以点击率(CTR)预估为例,介绍常用的CTR预估模型,试图找出它们之间的关联和演化规律。 数据特点 在电商领域,CTR预估模型的原始特征数据通常包括……

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深度好文年应用和商业化调查报告

近年来,自然语言处理技术已经取得了长足进步,成为应用范围最广泛,也是最为成熟的 AI 技术之一。但实际上,自然语言处理技术在商业化应用上却鲜有突破性进展,真正成功或者能够完美满足人们日常生活需求的产品并不多。 回首 2018 年,自然语言处理领域不乏进展和惊喜,比如谷歌提出的 BERT 模型打破 11 项世界纪录……

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深度学习在阿里电商推荐系统中的实践

分享嘉宾:卡本 阿里 高级算法专家 文章整理:刘金鑫 内容来源:DataFunTalk 出品平台:DataFun 导读: 推荐导购场景在电商中是重要的满足用户"逛"和"买"的场景,本次分享我们聚焦深度学习在阿里 B2B 电商 ( 1688 ) 推荐系统中的应用,其中包括商品推……

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美团配送交付时间轻量级预估实践

导读: 在本文中,我们介绍了交付时间预估迭代的三个版本,分别为基于地址结构的树模型、向量召回方案以及轻量级的End-to-End的深度学习网络。同时介绍了如何在性能和指标之间取舍,以及模型策略迭代的中间历程,希望能给从事相关工作的同学们有所启发和帮助。 1. 背景 可能很多同学都不知道,从……

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推荐系统的构建过程和总体架构描述

作者:Parul Pandey 编译:ronghuaiyang 推荐系统pipeline的构建过程和总体架构描述。 选择太少不好,但是选择太多也不是什么好事 你听说过著名的 果酱实验 吗?2000 年,哥伦比亚大学和斯坦福大学的心理学家 Sheena Iyengar 和 Mark Lepper 在他们的实地实验基础上提出了一项研究。在平常的一天,消费者在……

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