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20:30
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深度学习在红豆Live直播推荐系统中的应用

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

本次讲座主要探讨深度学习在直播推荐中的应用。与传统推荐系统不同,基于深度学习的推荐系统通过深度网络学习并提取多层次的特征,可将直播的节目和用户中的隐藏特征自动化的提取、关联、抽象出来。加之深度模型的使用可大大节约像特征工程对特征提取的巨大投入,同时满足快速训练、迭代等实时性要求。

44:43
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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。

48:54
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国美推荐引擎与算法持续部署实践

作者 杨骥  发布于  2018年3月24日 作者 杨骥 关注 0 他的粉丝  发布于  2018年3月24日

电商平台中,个性化推荐是提高用户购物体验的关键组件。作为国美在人工智能领域的重要试金石,“推荐系统如何做好算法的持续部署”是一个非常有挑战性的问题。本次分享以国美推荐引擎提升自身训练和决策能力的升级历程为主线,介绍了流式计算引擎、特征多级存储系统、机器学习算法的演进、A/B测试系统、算法和特征的双链路监控、深度学习模型的实践部署等内容。同时还探讨了国美在人工智能领域未来的发力点。

40:14
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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。

37:39
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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。

44:34
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搜狗深度学习技术在广告推荐领域的应用

作者 舒鹏  发布于  2017年6月23日 作者 舒鹏 关注 1 他的粉丝  发布于  2017年6月23日

本次演讲将以搜狗无线搜索广告为例,分享搜索广告系统的整体架构和目前深度学习的相关应用,并重点关注其中的 CTR 预估模块。介绍 CTR 预估的作用、重要性和常用方法,以及将 DNN 应用于线上 CTR 预估的方法,包括模型融合框架、并行化训练等。介绍模型评价的一些基本方式和新模型的效果及存在的问题,并给出进一步的可能解决方案和我们目前的进展。

44:07
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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。

30:05
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天猫智能供应链

作者 戚赟炜(云韦)  发布于  2017年3月3日 作者 戚赟炜(云韦) 关注 1 他的粉丝  发布于  2017年3月3日

依托于天猫自营和类自营业务,天猫智能供应链在过去两年完成了从0到1的跨越。 在执行链路,通过基于大数据的预测和运筹学优化算法, 更精准的自动完成从销售预测到仓储,调拨,采购的供应链计划。

48:58
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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。

32:19
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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。

34:49
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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。

33:08
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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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