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腾讯大数据的专栏

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多篇论文被顶会收录,腾讯广告推荐团队AI实力获国际认可
导读/ Introduction 近期,国际机器学习大会(ICML)、国际数据挖掘与知识发现大会(KDD)、国际计算机协会信息检索大会(SIGIR)等机器学习、数据挖掘与信息检索领域的国际顶级学术会议分别公布了论文录用结果,腾讯广告推荐团队的4篇论文被接收,涵盖神经网络模型剪枝、人脸识别、智能广告竞价、广告转化率预测等研究方向,研究成果获得国际权威认可。 腾讯广告推荐团队基于腾讯广告多流量(微信、QQ、新闻、视频、以及外部优量汇联盟等),多行业(游戏,电商,教育,金融),多模态(图片,视频,短视频)的
腾讯大数据
2021-08-17
6970
推荐系统算法初探
0. 序言 最近因为PAC平台自动化的需求,开始探坑推荐系统。这个乍一听去乐趣无穷的课题,对于算法大神们来说是这样的: 而对于刚接触这个领域的我来说,是这样的: 在深坑外围徘徊了一周后,我整理了一些推荐系统的基本概念以及一些有代表性的简单的算法,作为初探总结,也希望能抛砖引玉,给同样想入坑的伙伴们提供一些思路。 1. 什么是推荐系统? 推荐系统是啥? 如果你是个多年电商(剁手)党,你会说是这个: 如果你是名充满文艺细胞的音乐发烧友,你会答这个: 如果你是位活跃在各大社交平台的点赞狂魔,你会答
腾讯大数据
2018-01-26
1.2K0
再谈数据挖掘——时序预测初探
1. 背景 先来看两个例子,下面两幅图展示了百度在趋势预测方面的应用案例,一个是世界杯期间的比赛输赢预测,另一个是北京各旅游景区的游客人数预测。 这两幅图代表了大数据环境下趋势预测的典型场景,即事件预测和时序预测,本文重点关注第二幅图中的场景,即与时间维度相关的时间序列预测。 2. 时间序列预测 时间序列预测即以时间数列所能反映的社会经济现象的发展过程和规律性,进行引伸外推,预测其发展趋势的方法,简单来说就是从已知事件测定未知事件。 上图展示了时间序列的一般趋势,时间序列数据的趋势变动可分
腾讯大数据
2018-01-26
2.3K0
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