QQ大数据团队的专栏

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海量短文本场景下的去重算法

在大多数情况下,大量的重复文本一般不会是什么好事情,比如互相抄袭的新闻,群发的垃圾短信,铺天盖地的广告文案等,这些都会造成网络内容的同质化并加重数据库的存储负担...

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用户增长分析——用户流失预警

1 前言 针对用户增长分析这个课题,本文主要从用户防流失的角度,阐述如何基于QQ社交网络数据构建用户流失预警模型,找出高潜流失用户,用于定向开展运营激活,从而...

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神盾推荐系统的超大规模参数学习探究

前言 本文介绍我们在推荐系统领域的大规模参数学习研究. 问题的起源是探究给每一个用户学习一个 ID 层级的表征, 而在千万量级的业务上, 学习如此特征将会牵涉...

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Quicksilver快数据处理系统

| 导语 Quicksilver为神盾推出的一款推荐场景下数据快速处理系统,旨在解决数据如何在分钟级、秒级更新并对接线上。 背景 随着神盾推荐业务场景的不断深...

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视频打标签算法探讨

随着内容时代的来临,多媒体信息,特别是视频信息的分析和理解需求,如图像分类、图像打标签、视频处理等等,变得越发迫切。目前图像分类已经发展了多年,在一定条件下已...

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聚类算法如何应用在营收业务中——个性化催费的尝试

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神盾推荐——特征构造方法

在机器学习建模问题中,合适特征的构造对于模型的性能至关重要,看到很多同学介绍特征工程,包括特征的预处理和特征筛选等。

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沙龙回顾 | Griddle 推荐框架介绍

本次分享是神盾推荐系统中的 Griddle 框架的介绍, 这个框架是一个面向商品推荐的级联框架。

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沙龙回顾 | 推荐系统 唯快不破

本次分享是神盾推荐系统中针对快数据应用场景的架构介绍,分为数据计算和数据分发两个部分。

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神盾推荐——MAB算法应用总结

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一种海量社交短文本的热点话题发现方法

直接从海量文本中生成语法正确、意思明确的话题,是一件不容易的事情。本文主要介绍在话题生成上运用的一个较为简单高效的方法。

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逻辑回归如何用于新用户识别与触达

目前,某产品营收运营正处在从过去依赖产品经理的经验到通过数据来驱动增长的过渡期。在这里梳理一下通过数据模型帮助该产品营收的一些经验。

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用户增长分析——用户分群分析

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在手Q动漫Feeds流推荐实现PRFM算法

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神盾推荐——离线算法平台

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相关推荐之反浩克装甲

本文介绍了 SNG 数据中心立身 QQ 大数据构建的神盾推荐系统中,基于热传导模型的相关推荐模块。

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QQ大数据发布2018全国城市年轻指数

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手Q游戏中心的个性化推荐实战

自手Q游戏中心V6.0改版以来,产品形态发生了较大的转变,不再是纯粹通过app列表做游戏分发,而是试图通过内容来带游戏分发,全新的产品形态给推荐算法带来了许多的...

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产品指标体系如何搭建

做了几个产品的数据工作,对指标体系概念以及规划方法有一定的积累,总结出来作为知识储备。

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语言智能: 情感、知识与问答

前言:3月24号,由iTechClub华南分会和腾讯SNG数据中心联合举办的“腾讯QQ大数据与AI应用”沙龙在腾讯大厦圆满举行。此文为分享主题 “语言智能:情感...

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