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微信游戏推荐系统大揭秘
分类算法
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作者：boxianlai，腾讯 WXG 应用研究员 这篇文章整理于 2020 年 12 月 31 号在腾讯 WXG T 族开放技分享材料，分享内容是我们在搭建一套适合微信游戏业务特色推荐系统过程中的设计方案和实践经验。这套系统从 18 年底开始设计 19 年初开发完成，现在已经在业务上运行了一年多，当前部门所有的推荐业务都已经应用上这套能力，包括所有精品 app 游戏分发和游戏相关的内容推荐、几万款小游戏分发，服务着几亿微信游戏玩家。在实际业务应用中，它切实满足了很多业务对推荐的诉求，同时在业务核心指
腾讯技术工程官方号
2021-04-22
1.4K
0
腾讯游戏自研学术成果：基于图分割的网络表征学习初始化技术
编程算法
游戏
数据挖掘
node.js
图是一种通用的数据表现形式，图算法逐渐在大数据处理中展现其价值。网络表征学习算法作为目前比较主流的一种图数据处理算法，引起学术界和工业界的极大兴趣。 本文介绍了 IEG 在网络表征学习方面的一个自研学术成果，最近被国际顶级学术会议 13th ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM 2020) 接收为学术长文。个人始终认为并且坚持研究与业务是可以相辅相成的。因此，该技术起源于对游戏业务优化的需求，升华于对技术细
腾讯技术工程官方号
2019-10-18
675
0
VLDB 2019 | 揭秘腾讯TDSQL全时态数据库系统
sql
数据库
数据挖掘
数据安全
导语：全时态数据为数据安全、数据重演、数据挖掘和AI技术的施展提供了物理基础。这篇入选VLDB 2019的论文介绍，基于腾讯云TDSQL扩展而来的全时态数据库系统（T-TDSQL），在保证OLTP性能的前提下提供了轻量级的全时态数据管理功能和全时态数据的事务处理能力、以及集当前态数据于生产系统集历史态数据于分析型系统的集群架构，构成了全时态数据的完备解决方案。 前言 腾讯与中国人民大学于2017年起，依托于腾讯TEG计费平台部丰富的实战经验和中国人民大学数据工程与知识工程教育部重点实验室的多年学术积累
腾讯技术工程官方号
2019-08-30
842
0
IJCAI2019报告：基于无监督学习和图学习的大数据挖掘
编程算法
监督学习
无监督学习
数据挖掘
在IJCAI-2019期间举办的腾讯TAIC晚宴和Booth Talk中，来自TEG数据平台的张长旺向大家介绍了自己所在用户画像组的前沿科研结果： 1. 非监督短文本层级分类； 2. 大规模复杂网络挖掘和图表示学习。 其所在团队积极与学术界科研合作，并希望有梦想、爱学习的实力派加入，共同研究和应用半监督/弱监督/无监督学习、小样本学习、大规模复杂网络挖掘和图表示学习等做大数据挖掘。 科研结果1：非监督短文本层级分类 首先以下用户和AI算法的对话，显示了现实业务中使用现有监督文本分类算法的遇到
腾讯技术工程官方号
2019-08-20
1.4K
0
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腾讯技术创作狂欢月
“码”上创作 21 天，分 10000 元奖品池！
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