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携程技术

来自携程技术人的一手干货文章~

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干货 | 携程酒店推荐模型优化

神经网络 jquery 推荐系统编程算法

当用户在线上浏览酒店时，作为旅行平台，如何挑选更合适的酒店推荐给用户，降低其选择的费力度，是需要考虑的一个问题。在携程APP中，一般会触发多种场景。在Figure 1中，我们列举了几种典型的场景：欢迎度排序，智能排序和搜索补偿推荐。

2021-04-26

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干货 | 机器学习模型在携程海外酒店推荐场景中的应用

特征工程编程算法推荐系统神经网络 tensorflow

Louisa，携程算法工程师，热爱前沿算法和技术在个性化推荐和广告建模等业务的性能优化和落地。

2020-08-18

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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。

2019-09-08

1.2K0

干货 | 当你在携程搜索时，背后的推荐系统是如何工作的

推荐系统编程算法

葛荣亮，携程搜索部门高级研发工程师。2015年加入携程，目前主要负责搜索平台的前端+数据挖据工作。

2019-06-11

2.2K0

干货 | 全球顶级算法赛事Top5选手，跟你聊聊推荐系统领域的“战斗机”

特征工程推荐系统编程算法

朱麟，携程酒店研发部排序算法组资深算法工程师，主要负责携程酒店排序相关的AI项目，多年行业相关经验。博士毕业于中国科技大学，专注于推荐系统算法的应用和研发。

2019-04-22

1.6K0

干货 | 携程AI模型引擎设计与实践

人工智能推荐系统

作者简介李媚，酒店数据智能组应用开发工程师。2016年加入携程，先后负责了酒店交叉推荐，优选频道个性化酒店排序等服务开发工作。一、前言近年来人工智能的发展成果在互联网行业得到了广泛的推崇和应用，各大巨头纷纷借助AI打造个性化、精细化服务, 加速扩张生态领域。从推荐系统到实时风控，从广告系统到图像处理，模型服务在携程各个业务领域发挥着日益重要的作用。然而回顾现有的模型上线模式，不难发现仍存在一定的缺陷： 1、训练数据准备工作需要手工完成。数据清洗和特征挖掘是模型训练的前期工作，既包括从原始数据清洗出特征

2018-07-05

1.4K0

干货 | 携程实时用户行为系统实践

作者简介陈清渠，毕业于武汉大学，多年软件及互联网行业开发经验。14年加入携程，先后负责了订单查询服务重构，实时用户行为服务搭建等项目的架构和研发工作，目前负责携程技术中心基础业务研发部订单中心团队。携程实时用户行为服务作为基础服务，目前普遍应用在多个场景中，比如猜你喜欢（携程的推荐系统），动态广告，用户画像，浏览历史等等。以猜你喜欢为例，猜你喜欢为应用内用户提供潜在选项，提高成交效率。旅行是一项综合性的需求，用户往往需要不止一个产品。作为一站式的旅游服务平台，跨业务线的推荐，特别是实时推荐，能实际满足

2018-03-16

1.5K0

个性化推荐沙龙 | 跨领域推荐，实现个性化服务的技术途径

大数据推荐系统

曹健，上海交通大学计算机系教授。近年来在大数据智能分析领域进行研究与应用。一、跨领域推荐的概念推荐系统在我们这个时代扮演了越来越重要的角色。如何利用海量数据，来对用户的行为进行预测，向用户推荐其感兴趣的物品与服务成为各大互联网公司非常关注的问题。目前学术界与工业界对推荐的研究与应用，主要集中在对单领域的个性化推荐，即根据用户对某一领域（如书籍）的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。领域反映了两组对象相互间的关系，比如用户对书籍的评价数据即可看作一个用户-书籍领域，而这个领域本身

2018-03-16

1.8K0

个性化推荐沙龙 | 饿了么推荐系统的从0到1（含视频）

推荐系统人工智能编程算法

本文来自陈一村在携程个性化推荐与人工智能Meetup上的分享。陈一村，饿了么数据运营部资深算法工程师。2016年加入饿了么，现从事大数据挖掘和算法相关工作，包括推荐系统、用户画像等。 *视频时长约43分钟，请在wifi环境下观看* 随着移动互联网的发展，用户使用习惯日趋碎片化，如何让用户在有限的访问时间里找到想要的产品，成为了搜索/推荐系统演进的重要职责。作为外卖领域的独角兽, 饿了么拥有百万级的日活跃用户，如何利用数据挖掘/机器学习的方法挖掘潜在用户、增加用户粘性，已成为迫切需要解决的问题。个性

2018-03-16

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个性化推荐沙龙 | 腾讯云推荐引擎实践

编程算法推荐系统云推荐引擎

吕慧伟，腾讯云布道师，腾讯社交网络运营部高级工程师，腾讯通用推荐系统神盾开发负责人，腾讯云推荐引擎架构师。中国科学院计算技术研究所博士，美国阿贡国家实验室博士后，从事并行计算多年，MPICH 核心开发者之一。 *视频时长约27分钟，请在wifi环境下观看* 我们每个人每天都会使用到不同的推荐系统，无论是听歌，购物，看视频，还是阅读新闻，推荐系统都可以根据你的喜好给你推荐你可能感兴趣的内容。不知不觉之间，推荐系统已经融入到我们的生活当中。作为大数据时代最重要的几个信息系统之一，推荐系统主要有下面几个作用：

2018-03-16

2.4K0

资讯 | 携程人工智能成果再获全球顶级学会AAAI认可

神经网络深度学习人工智能推荐系统机器人

国内在线旅游企业的科技感越来越浓。上周，携程旅行网在上海密集展示了一系列新科技成果。近日，携程科研团队撰写的深度学习主题的论文成果，又被大洋彼岸的顶级学术会议AAAI（美国人工智能协会）录用。这也意味着，携程在人工智能+旅游细分领域的研究达到国际前沿水平。 AAAI是国际人工智能领域的顶级学术会议，其论文代表当今人工智能技术研究的最高水准，它既是AI学术泰斗讨论和发布学术成果的主阵地，也是Google、微软等公司的AI知名项目成果论文的重要出版机构。如今，携程也正式迈入了AAAI顶级科技企业成员。据悉

2018-03-16

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