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如何利用碎片时间提升技术认知与能力? 点击获取答案

37:12
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相关性反馈在推荐系统中的应用

作者 李北涛  发布于  2018年4月3日 作者 李北涛 关注 0 他的粉丝  发布于  2018年4月3日

相关性反馈是信息检索中的常用技术。我们将相关性反馈应用在大规模推荐系统中。不但极大提高了推荐系统的效率,而且可以实现对不同推荐算法的自然整合。我们将介绍在Tumblr主要产品中实现这一技术所遇到的挑战和具体的实现,以及部署后的效果。

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视频推荐中用户兴趣建模、识别的挑战和解法

作者 李玉  发布于  2018年4月1日 作者 李玉 关注 0 他的粉丝  发布于  2018年4月1日

我们将介绍优酷对于以上各种技术挑战的思考,实际尝试和采用的,如CUR、HIN、GRU等各种方法,包括对于模型如何更好描述与建模用户兴趣,在特征工程、样本采样、目标损失函数抽象、模型融合等方面的经验。

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C2C电商平台推荐系统架构演进

作者 张相於  发布于  2018年3月26日 作者 张相於 关注 0 他的粉丝  发布于  2018年3月26日

C2C市场是电子商务领域一个重要的细分市场,近年来以二手闲置交易为切入点的各种C2C平台正在吸引越来越多的用户,其潜力和市场规模甚至远大于现有的B2C市场。相比B2C市场,C2C市场由于市场的两端都是个人用户,其数据和用户行为都有着不同的特点,这些特点给推荐系统提出了独特的挑战。

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UberEats Discovery: Food Recommendation

作者 Yuanchi  发布于  2018年3月22日 作者 Yuanchi 关注 0 他的粉丝  发布于  2018年3月22日

UberEats是Uber最重要的产品之一,UberEats Discovery团队主要负责为每位Eater提供最精准省力的餐点选择体验。演讲讲主要包括餐点推荐与排序、个性化投放与推荐、搜索、知识图谱等。

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美团外卖原生广告推荐实践

作者 王兴星  发布于  2018年2月6日 作者 王兴星 关注 0 他的粉丝  发布于  2018年2月6日

本分享结合美团外卖商业从0到1的发展过程,向大家介绍背后的原生广告的思考,及如何将商业与自然结果进行联合优化,如何在用户推荐体验、商户体验、平台收益之间进行决策,以及面对针对快速增长的业务何如做好技术架构的保障。

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如何深度融合搜索和推荐:兴趣引擎架构设计

作者 田明军  发布于  2017年4月6日 作者 田明军 关注 0 他的粉丝  发布于  2017年4月6日

本次分享将介绍一点资讯兴趣引擎服务架构,重点介绍在服务系统方面的一些探索,如果通过索引建设、索引查询和在线排序各个层面支持搜索和推荐技术的打通。

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TensorFlow在推荐系统中的应用和实现

作者 李嘉璇  发布于  2017年1月2日 作者 李嘉璇 关注 1 他的粉丝  发布于  2017年1月2日

从核心算法上讲,推荐系统是如何经历从最初的协同过滤到如今的深度学习等各种复杂的机器学习模型的演变。 本次分享将演示如何使用 Tensorflow 实现各种模型,从简单的浅层神经网络双线性模型,到针对推荐系统稀疏数据场景下的 Amazon 的 DSSTNE,和 Youtube 推荐系统采用的神经网络在 TensorFlow 上的实现。

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百亿级通用推荐系统实践

作者 吕慧伟  发布于  2016年12月20日 2 作者 吕慧伟 关注 1 他的粉丝  发布于  2016年12月20日 2

神盾通用推荐系统的设计和架构。 日均百亿推荐请求的挑战及如何重构实时计算系统来应对。 神盾推荐在腾讯 SNG 社交网络运营部的应用和实践。 腾讯云推荐引擎的架构和解决方案。

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美丽联合集团消息推送服务

作者 张杰  发布于  2016年12月14日 作者 张杰 关注 0 他的粉丝  发布于  2016年12月14日

介绍美联集团的消息推送服务的设计思想和技术选型,对整个服务核心系统进行阐述,并介绍周边各个配套体系的应用场景和效益。对消息推送服务涉及的业务做介绍,包括业务流程的变迁以及目前的业务模式。对消息推送服务对业务的支撑做详细的阐述,包括常规需求、临时任务等,并重点描述推送服务对业务对帮助业务提升的具体方式和影响。

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ICE 在推送系统中的运用

作者 王丰  发布于  2016年12月6日 作者 王丰 关注 0 他的粉丝  发布于  2016年12月6日

推送的最低要求是稳定及时,当用规模过 50 亿的时候,连注册模块都需要高并发,我们后台架构团队如何保障系统的高可用?讲解分为三个部分: 大家都讲大规模,多大是大规模,极光规模究竟大到什么程度; 数据带给推送的好处,极光数据的门槛; 为何选择 ICE 作为基础架构中间件,它支撑起了极光的业务,ICE 的运用远远不止于此...

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个推系统优化与运维

作者 乔亚博  发布于  2016年12月1日 作者 乔亚博 关注 0 他的粉丝  发布于  2016年12月1日

运维的第一使命是稳定性,从 99.9%=>99.99%=>99.999%。 那么对于确保在线用户数达到上亿的系统,我们运维团队是如何保证系统的高可用?

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腾讯神盾开放通用推荐系统

作者 雷小平  发布于  2016年6月28日 作者 雷小平 关注 0 他的粉丝  发布于  2016年6月28日

演讲包含以下内容: 神盾推荐的系统架构; 神盾推荐中涉及的核心技术难点; 实战中遇到的一些问题和解决办法; 与大家探讨推荐系统未来的一下发展思考。

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