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干货 | 上百个业务场景,语义匹配技术在携程智能客服中的应用
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
随着AI技术在各个领域的广泛应用,人机交互技术愈发成熟。包括电商、银行、电信等在内的很多领域开始建设智能客服的交互能力,为客人提供智能化自助服务,同时为客服人员的工作提供智能辅助。携程集团依靠强大的客服团队为国内外旅行者的出行提供了优质的服务保障,持续提升智能客服的交互能力,提高客服人员的生产效率显得尤为重要。
携程技术
2021-12-31
1K
0
干货 | NLP在携程机票人工客服会话分类中的应用
智能客服机器人
NLP 服务
数据处理
神经网络
机器学习
携程一直注重用户的服务效率与服务体验,在售前、售中、售后全过程中给用户提供高效的客服支持。
携程技术
2021-08-13
1.2K
0
干货 | 用户画像在携程商旅的实践
编程算法
神经网络
机器学习
人工智能
深度学习
用户画像这一概念最早源于交互设计领域,由交互设计之父Alan Cooper提出。其指出用户画像是真实用户的虚拟代表,是建立在真实数据之上的目标用户模型。具体而言,在互联网用户分析领域,用户画像可以简单描述为用户信息标签化,即通过收集并分析用户的社会属性、生活习惯、消费偏好等各维度的数据,从而抽象出用户的全方位多视角的特征全貌,最终就是让用户画像比用户更了解自己。
携程技术
2020-07-20
2K
0
干货 | 深度学习和迁移学习在语义匹配模型中的应用
NLP 服务
机器学习
人工智能
如何正确理解用户的诉求是交互过程的核心,近几年随着机器学习和深度学习的发展,语义匹配模型在学术界也有质的飞跃。本文将结合携程业务应用案例聊聊如何把这些模型落地在旅游场景中,同时结合旅游场景做相应的模型改进。
携程技术
2020-06-09
1.3K
0
干货 | 在搜索引擎广告关键词生成上,算法可以做什么?
搜索引擎
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
随着不断加快的国际化步伐,携程逐渐开始在海外开展一系列的市场营销布局。搜索引擎广告作为海外营销的重要组成部分,携程也开始在海外各个搜索引擎上投放广告。
携程技术
2020-05-09
989
0
干货 | XGBoost在携程搜索排序中的应用
特征工程
机器学习
神经网络
人工智能
深度学习
在互联网高速发展的今天,越来越复杂的特征被应用到搜索中,对于检索模型的排序,基本的业务规则排序或者人工调参的方式已经不能满足需求了,此时由于大数据的加持,机器学习、深度学习成为了一项可以选择的方式。
携程技术
2019-12-17
1.7K
0
干货 | 深度学习是如何帮助携程机票客服提高对话效率的
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
李元上,携程机票研发部高级数据分析师,擅长结合业务经验设计模型方案。目前负责携程值机选座算法设计、机票客服会话机器人的模型开发工作,关注新技术在项目中的应用价值。
携程技术
2019-11-24
1.9K
0
干货 | 携程度假智能客服机器人背后是这么玩的
NLP 服务
编程算法
智能客服机器人
机器学习
神经网络
随着人工智能的发展,人机交互技术愈发成熟,应用场景也越来越多。智能客服是人机交互在客服领域的一个应用,服务于客人以及相关的客服人员。本文将介绍智能客服在旅游场景下的主要技术和应用。
携程技术
2019-11-12
1.3K
0
千人千面营销系统在携程金融支付的实践
编程算法
推荐系统
机器学习
神经网络
深度学习
携程金融核心产品为:拿去花、借去花、信用卡、理财。其中拿去花提供携程产品分期支付服务,借去花提供现金借款服务,信用卡提供携程联名卡、理财则给用户提供有竞争力的理财产品。除此之外还有闪游卡、二维码、程金币等小的业务线。
携程技术
2019-09-08
1.2K
0
干货 | 如何选出最“美”图片展示给你?携程做了基于深度学习的图像美感评分系统
访问管理
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
路婵,携程度假AI研发团队算法工程师,专注于计算机视觉和机器学习的研究与应用。现阶段致力于度假图像智能化,多次参加国内外数据竞赛并获奖。
携程技术
2019-04-22
2.7K
0
干货 | 行业智能客服构建探索
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
戴祥鹰,就职于携程数据智能部。此前先后供职于腾讯、百度,主要从事搜索、推荐、知识图谱、自动问答等相关工作。硕士毕业于哈尔滨工业大学。本文为作者加入携程前所做项目工作的经验总结。
携程技术
2019-04-22
1.6K
0
干货 | 谷歌TensorFlow Extended 如何帮助开发者快速落地项目
tensorflow
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
顾仁民,谷歌资深工程师,目前负责谷歌机器学习技术在国内的技术推广与企业合作。曾任谷歌展示广告系统研发团队主管,支撑国外若干大型网站的广告系统营收。
携程技术
2019-04-22
554
0
干货 | OCR技术在携程业务中的应用
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
袁秋龙,携程度假大数据AI研发团队实习生,专注于计算机视觉的研究和应用。在实习期间致力于度假图像智能化工作,OCR问题为实习期主要做的研究。
携程技术
2019-04-22
1.6K
0
干货 | 关于数据的异常检测,看这一篇就够了
数据分析
网络安全
学习方法
机器学习
神经网络
束开亮,携程大市场部BI团队,负责数据分析与挖掘。同济应用数学硕士,金融数学方向,法国统计学工程师,主修风险管理与金融工程。
携程技术
2019-04-22
5.1K
0
干货 | AIOps在携程的践行
人工智能
机器学习
神经网络
作者简介 徐新龙,携程技术保障中心应用管理团队高级工程师,负责多个AIOps项目的设计与研发。信号处理专业硕士毕业,对人工智能、机器学习、神经网络及数学有浓厚的兴趣,对人工智能技术结合运维场景的实践有深入研究。 随着人工智能时代的到来,携程生产环境运维进入了新的运维时代——AIOps。通过两年多时间的技术投入与实践,AIOps在效率提升、可用性保障、成本优化等运维场景取得了显著的成果。 本文选取了几种典型的运维场景对AIOps在携程的践行展开了介绍,首先让我们从概念认识下AIOps。 一、AIOps的概念
携程技术
2018-07-05
1.3K
0
沙龙报名 | 云海机器学习Meetup,5月6日上海
机器学习
大数据
编程算法
机器人
携程作为中国领先的综合性旅行服务公司,每天向超过2.5亿会员提供全方位的旅行服务。拥有海量的用户行为数据、订单数据、供应商操作数据和员工操作数据等。 云海是携程旗下的大数据算法竞赛平台,旨在发掘和培养优秀的大数据人才,以“众创、众智、众包”的新模式,共同探索大数据机器学习的无限潜能。 云海大数据算法竞赛是携程主办的顶级算法竞赛,通过开放数据让所有对机器学习感兴趣的人有机会应用算法来解决旅游行业的实际问题。 通过举办机器学习沙龙,云海希望聚集来自各地的数据科学爱好者,切磋技艺、合作交流、并成为好友,在沙龙讨论
携程技术
2018-07-05
1.2K
0
干货 | 面向前端工程师的机器学习引导课
机器学习
开源
作者简介 古映杰,携程度假研发部高级研发经理。负责前端框架和基础设施的设计、研发与维护。开源库 react-lite 作者。本文来自古映杰在“携程技术沙龙——新一代前端技术实践”上的分享。 本文面向前端工程师,使用熟悉的前端技术 JavaScript,讲解机器学习里的基础概念和算法。 演示可在浏览器里运行的机器学习 DEMO,包括拟合线段中心点,拟合矩形中心点,线性回归,AI玩Flappy-Bird和2048游戏,识别手写数字等效果。 1、什么是人工智能(AI)? ---- 智能行为和现象,有不同的来源
携程技术
2018-07-05
1K
0
干货 | 携程图像智能化建设之路
机器学习
深度学习
作者简介 李翔,携程数据智能部信息科学组图像技术负责人,专注于计算机视觉和机器学习的研究和应用,现阶段致力于酒店图像智能化,在包括ICCV和CVPR在内的学术会议和国际期刊上发表10余篇论文。 携程作为OTA行业的领跑者,拥有全球百万家酒店数以亿计的酒店图像,酒店图像数量还在以每天数十万的速度增长。面对海量酒店图像,如何完成智能处理与挖掘,大幅减少图像的人工干预,又如何实现智能应用,改善用户获取酒店信息的速度、准确性和完整性,提高用户满意度,这些都成为急需解决的问题。 相比学术界追求的模型创新性,我们更加关
携程技术
2018-07-05
766
0
干货 | 机器学习在web攻击检测中的应用实践
机器学习
作者简介 岳良, 携程信息安全部高级安全工程师。2015年加入携程,主要负责渗透测试,安全评审,安全产品设计。 一、背景 在web应用攻击检测的发展历史中,到目前为止,基本是依赖于规则的黑名单检测机制,无论是web应用防火墙或ids等等,主要依赖于检测引擎内置的正则,进行报文的匹配。虽说能够抵御绝大部分的攻击,但我们认为其存在以下几个问题: 1. 规则库维护困难,人员交接工作,甚至时间一长,原作者都很难理解当初写的规则,一旦有误报发生,上线修改都很困难。 2. 规则写的太宽泛易误杀,写的太细易绕过。 例如
携程技术
2018-03-16
765
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干货 | 机器学习在酒店呼叫中心自动化中的应用
机器学习
作者简介 周振伟,携程数据智能部数据科学工程师,同济大学硕士,主要承担酒店服务领域的数据分析和挖掘工作。 无论是出门旅游还是商务出行,在外能有一个舒适的住处,往往都是首先要解决的问题。OTA提供的酒店预订功能无疑为此提供了巨大的便利。 打开携程APP,看中一家不错的酒店下单后,会有一个等待酒店确认的过程。携程将用户预订的消息发送给酒店,酒店进行查房,确认是否有空余房间,然后回复携程,再由携程通知用户确认结果。这个过程通常在半小时到一小时内完成,很多时候只需十分钟,在这背后,携程的呼叫中心起到了重要的作用。
携程技术
2018-03-16
1.3K
0
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