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全解原理(附PPT&视频)

来源: 通过本文为大家从4个方面介绍推荐系统的原理。 3分钟了解推荐原理天,分发已经是信息平台、搜索引擎、浏览器、社交软件等几乎所有软件的标配,但同时,也开始面临质疑、挑战和误解。 的推荐,从2012年9月第一版开发运行至,已经经过四次大的调整和修改。 委托资深架构师曹欢欢博士,公开原理,以期推动整个行业问诊、建言;通过让透明,来消除各界对的误解,并逐步推动整个行业让更好的造福社会。 以下为《原理》全文。?资深架构师曹欢欢 ?本次分享将主要介绍推荐系统概览以及内容分析、用户标签、评估分析,内容安全等原理。一、系统概览?

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全解原理(附PPT & 视频)

3分钟了解推荐原理来源 | 天,分发已经是信息平台、搜索引擎、浏览器、社交软件等几乎所有软件的标配,但同时,也开始面临质疑、挑战和误解。 的推荐,从2012年9月第一版开发运行至,已经经过四次大的调整和修改。 委托资深架构师曹欢欢博士,公开原理,以期推动整个行业问诊、建言;通过让透明,来消除各界对的误解,并逐步推动整个行业让更好的造福社会。 以下为《原理》全文。资深架构师曹欢欢本次分享将主要介绍推荐系统概览以及内容分析、用户标签、评估分析,内容安全等原理。 推荐系统的线上分类采用典型的层次化文本分类

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    全面解析原理(附PPT&视频)

    的推荐,从2012年9月第一版开发运行至,已经经过四次大的调整和修改。 委托资深架构师曹欢欢博士,公开原理,以期推动整个行业问诊、建言;通过让透明,来消除各界对的误解,并逐步推动整个行业让更好的造福社会。 以下为《原理》全文。?资深架构师曹欢欢 ?本次分享将主要介绍推荐系统概览以及内容分析、用户标签、评估分析,内容安全等原理。一、系统概览? 现在很流行将LR和DNN结合,前几年Facebook也将LR和GBDT做结合。旗下几款产品都在沿用同一套强大的推荐系统,但根业务场景不同,模型架构会有所调整。? 推荐系统的线上分类采用典型的层次化文本分类

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    2018校招大方向(第一批)详解

    3、存储和缓存 利用分布式系统,采用 NoSqlNoSqlNoSql 库存储彼此一一映射,采用 LRULRULRU (最近最久未使用)管理内存与缓存。 4、其他 砸钱就好了!!! 题解:这个题最简单的方是 O(n2)O(n2)O(n^2) 的暴力思维,但是很明显会超时,所以我们需要寻求更加高效的 O(nlogn)O(nlogn)O(nlogn) 的。 , 需要求选出一个区间, 使得该区间是所有区间中经过如下计的值最大的一个:区间中的最小 * 区间所有的和最后程序输出经过计后的最大值即可,不需要输出具体的区间。 如给定序列 则根上述公式, 可得到所有可以选定各个区间的计值:=6∗6=36;=2∗2=4;=1∗1=1;=2∗8=16;=1∗3=3;=1∗9=9;=6∗6=36;=2∗2=4;=1∗1=1;=2 然而,这个题给定了一个十分强的件,即区间内所有字都在 之间,那么我们完全没有必要使用单调栈,单调栈更适合于区间内字范围极大的情况。在字范围很小时,单调栈不一定比暴力更优。

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    原理(全)

    ▲3分钟了解推荐原理天,分发已经是信息平台、搜索引擎、浏览器、社交软件等几乎所有软件的标配,但同时,也开始面临质疑、挑战和误解。 的推荐,从2012年9月第一版开发运行至,已经经过四次大的调整和修改。 委托资深架构师曹欢欢博士,公开原理,以期推动整个行业问诊、建言;通过让透明,来消除各界对的误解,并逐步推动整个行业让更好的造福社会。 以下为《原理》全文。资深架构师曹欢欢:本次分享将主要介绍推荐系统概览以及内容分析、用户标签、评估分析,内容安全等原理。 推荐系统的线上分类采用典型的层次化文本分类

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    前端面经 2018.03.20 一面 2018.03.20 二面 2018.03.20 三面

    回馈一波~~,前端面经(三面全,offer已到手),19实习。 2018.03.20 一面一面问了好多问题,都是基础上很细节很钻的问题,平时不怎么遇到。 1.写一个深度拷贝2.cdn原理3.尾递归4.状态码304 和 2005.null == undefined 为什么6.不同类型的值的比较,是怎么转换的,有什么规则7.jit;jc我不知道是什么8. float的元素,display是什么9.暂停死区10.bootstrap清除浮动的方11.this的指向 哪几种12.看一下github13.Redis 和 mysql14.AngularJS 双向绑定原理 2018.03.20 二面1.讲两个项目难点webpack打包角色权限多文件上传2.手写jsonp要封装好用完要删除script和引入的全局变量3.手写字符串的转换这题目比较复杂,但是不难 2018.03.20 三面1.你做过那么多项目,学习到了什么技术进步项目管理人员协作2.实习时间作者:旧憾事本文来源于牛客网

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    原理详解(全)

    的推荐,从 2012 年 9 月第一版开发运行至,已经经过四次大的调整和修改。 委托资深架构师曹欢欢博士,公开原理,以期推动整个行业问诊、建言;通过让透明,来消除各界对的误解,并逐步推动整个行业让更好的造福社会。 以下为《原理》全文:?资深架构师曹欢欢:?本次分享将主要介绍推荐系统概览以及内容分析、用户标签、评估分析,内容安全等原理。一、系统概览? 现在很流行将 LR 和 DNN 结合,前几年 Facebook 也将 LR 和 GBDT 做结合。旗下几款产品都在沿用同一套强大的推荐系统,但根业务场景不同,模型架构会有所调整。? 用户标签第一版是批量计框架,流程比较简单,每天抽取昨天的活用户过去两个月的动作,在 Hadoop 集群上批量计结果。?

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    分析岗位

    一面:(1)做自我介绍,着重介绍跟分析相关的经验,还有自己为什么要做分析(2)如果次用户留存率下降了 5%该怎么分析;(3)关于假设检验的问题,然而我并没有答上来,面试官说没关系(4)问了笔试中的题目为什么没做 ,现场做(5)对的看。 二面:(1)自我介绍;(2)关于采样的问题;(3)卖玉米如何提高收益,价格提高多少才能获取最大收益;(4)类比到的收益,放多少广告可以获得最大收益,不需要真的计,只要有个思路就行;(5)最后问的使用感受 三面:(1)为什么想来(2)为什么做分析(3)自己的优缺点作者:罗卜粒本文来源于牛客网

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    ,走好》背后的瓶颈

    然而即使强大如斯,其上却始终悬着一把达摩克斯之剑——版权与灰色内容,这也是短时间内难以克服的阿喀琉斯之踵。的瓶颈人工智能时代,确实代表着更为先进的生产力,但并不是万能的。 去年9月,人民网曾连发3篇评论文章,批评以为代表的,单纯依靠推荐的平台价值观缺失、制造信息茧房以及走向媚俗化,并过度追求“眼球新闻”。事实上这也是目前所面临的瓶颈。 作为对外界批评的回应,在2018年1月对外公布了原理。 虽然目前业界普遍采用的是混合推荐来综合各个推荐的优点,但的弱点仍然没有被真正避免和弥补。首先,严重依赖于的优劣。训练的优劣则直接关系到模型的优劣。 除了前文已经详述的问题,四面树敌以及社交化的激进布局,埋在成长路上的另一个定时炸弹则是版权问题。可以说版权问题自诞生起就如影随形。

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    推荐详解(PDF下载)

    资深架构师曹欢欢:?本次分享将主要介绍推荐系统概览以及内容分析、用户标签、评估分析,内容安全等原理。一、系统概览? 现在很流行将LR和DNN结合,前几年Facebook也将LR和GBDT做结合。旗下几款产品都在沿用同一套强大的推荐系统,但根业务场景不同,模型架构会有所调整。? 目前,的推荐模型在世界范围内也是比较大的,包含几百亿原始特征和十亿向量特征。 推荐系统的线上分类采用典型的层次化文本分类用户标签第一版是批量计框架,流程比较简单,每天抽取昨天的活用户过去两个月的动作,在Hadoop集群上批量计结果。?

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    【必须学习】原理(全)

    的推荐,从2012年9月第一版开发运行至,已经经过四次大的调整和修改。 委托资深架构师曹欢欢博士,公开原理,以期推动整个行业问诊、建言;通过让透明,来消除各界对的误解,并逐步推动整个行业让更好的造福社会。 以下为《原理》全文。?资深架构师曹欢欢:?本次分享将主要介绍推荐系统概览以及内容分析、用户标签、评估分析,内容安全等原理。一、系统概览? 现在很流行将LR和DNN结合,前几年Facebook也将LR和GBDT做结合。旗下几款产品都在沿用同一套强大的推荐系统,但根业务场景不同,模型架构会有所调整。? 推荐系统的线上分类采用典型的层次化文本分类

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    高仿

    高仿 --- 第一篇:(android高仿系列) --新闻阅读器 (一) 上次,已经完成了部新闻分类栏目的拖动效果。这篇文章是继续去完善APP  这个新闻阅读器的其他功能。 注意:由于 用的是左右都可以侧拉的菜单,所以设置侧拉模式为:SlidingMenu.LEFT_RIGHT,代码如下localSlidingMenu.setMode(SlidingMenu.LEFT_RIGHT R.anim.slide_out_left);   break;   default:   break;          }      }  }  2.通过重写CompoundButton实现--昼夜模式切换按钮效果看源码发现,的中的是 其他操作就是根服务器返回的类型,是否为空等作相应操作即可。 上述就是目前完成的进度,虽然啥都是在本地写死的,可是已经大体的得上是的一个新闻阅读器了,之后会继续完善其他为完成的功能。 2)看的效果是,没切换至类型界面后,才去刷新,Fragment自带了这个方,如下:public void setUserVisibleHint(boolean isVisibleToUser

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    【PPT详解】曹欢欢:原理

    的推荐,从2012年9月第一版开发运行至,已经经过四次大的调整和修改。 委托资深架构师曹欢欢博士,公开原理,以期推动整个行业问诊、建言;通过让透明,来消除各界对的误解,并逐步推动整个行业让更好的造福社会。 以下为《原理》全文。?资深架构师曹欢欢:?本次分享将主要介绍推荐系统概览以及内容分析、用户标签、评估分析,内容安全等原理。一、系统概览? 现在很流行将LR和DNN结合,前几年Facebook也将LR和GBDT做结合。旗下几款产品都在沿用同一套强大的推荐系统,但根业务场景不同,模型架构会有所调整。? 推荐系统的线上分类采用典型的层次化文本分类

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    练习题︱基于开源(二)——两款Apriori实践

    Apriori是通过限制候选产生发现频繁项集。总的来说,Apriori其实效率并不高,大规模的时候,需要考虑性能问题。 笔者参考这两位大神的作品:用Pandas实现高效的AprioriasainiApriori当然也会结合来做,之前做过一个练习,可见我之前博客: 练习题︱基于开源的词共现、新热词发现 dataFromFile(fname,extra = False)作者函中只能从外部读入,如果笔者要对集做点操作,就可以使用extra = True,当然只适用dataframe,可见下面的例子 1.4 二元组词处理,主要参考上一篇练习题。然后把二元组的内容,截取前800个,放在此处。 ? 其中第一列为共现频,其他为共现词,在这里面不用第一列共现频。 2.2 处理,主要参考上一篇练习题。然后把二元组的内容,截取前800个,放在此处。其中第一列为共现频,其他为共现词,在这里面不用第一列共现频

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    高仿(2)

    View而言)想要具体了解android的事件拦截机制,请访问下面的地址:http:blog.csdn.netxiangzhihong8articledetails51317291接下来说说我们如何实现的拖动效果吧 dragViewGroup.getWidth(); itemTotalCount = DragGridView.this.getCount(); int row = itemTotalCount nColumns; 出行 Remainder = (itemTotalCount % nColumns); 出最后一行多余的量 if (Remainder ! 如果你调用buildDrawingCache()手动没有调用setDrawingCacheEnabled(真正的),你应该清理缓存使用这种方。 false; requestDisallowInterceptTouchEvent(true); return true; } return false; } }); } 我这里就不贴代码了,然后我们通过中间库操作整个

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    高仿(1)

    本片博客主要实现的主题框架。后面我会慢慢完善,欢迎大家持续关注git下载地址:https:github.comxiangzhihongtopNewstreemaster先上两张图??

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    集卡啦!

    【字:2332;阅读时长:9min】集卡啦!很多的用户相信都知道了,天推出了一个集卡活动——集生肖分2亿 ——是不是很酷? 因为天首次出现这个活动,大家对于集卡的新鲜感有可能会高于集福,再就是它的“发财”卡很少,有啊,到2018年2月816:10的时候,仅仅有12个人集齐——心理暗示,够强大吧? 好吧,我们来个分钱活动,手机注册并且去广泛的分享——库立马丰富并且更加有价值了2、用户召回:、微博、知乎······化的世界里面,智能应用场景越来越多,so,类似的、具备推荐阅读能力的产品也就越来越多 关键词:有效用户、老用户召唤3好的,说到现在为止,我们已经通过场景和活动的属性分析了一下活动的必要性,现在我们回归到初始问题来延伸一下:1、如果你是的产品,你是否会做一个集卡集福的活动吗? OK,我们先比帐:首先这个值是固定的,就是说我作为一个用户来说的话,最少可以获得5元红包,如果是13亿人有2亿人参加,要真真实实的付出最少10亿元成本;再退一步说,如果参与者只有2千万,那么成本额度会变成

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    2019年度报告(完整版)

    猿公告▼猿即将推出“2020上半年度大型主题策划活动——我的产品观”,敬请期待!?大产业创新服务媒体——聚焦 · 改变商业???????????????

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    技术帖:解析公开的推荐

    1月11,北京总部,一场问诊、建言的“让公开透明”分享会正在进行,雷锋网(公众号:雷锋网)观察到,包括BAT等在内的诸多科技公司工程师、产品经理等100多人参与现场讨论。 资深架构师、中国科学技术大学曹欢欢博士于现场介绍了的推荐原理。 曹欢欢表示,资讯推荐系统本质上要解决用户、环境和资讯的匹配,要达到这一效果,其推荐系统输入三个维度变量:一是内容特征,图文、视频、UGC小视频、问答、微等,每种内容有很多自己的特征,需要分别提取 结合这三方面维度,的推荐模型做预估,这个内容在这个场景下对这个用户是否合适。 但是,完全依赖模型推荐成本过高,因此,也有简化策略的召回模型——基于召回策略,把一个海量、无把握的内容库,变成一个相对小、可以把握的内容库,再进入推荐模型。这样有效平衡了计成本和效果。

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    遭最严整顿 智能显瓶颈

    对此,21世纪经济报道指出希望不能仅依靠智能把关新闻,更要注重社会价值导向。文章来源:21世纪经济报道。 在此之前,多次对外强调,在信息的推送上以“技术”为准。但是,技术与新闻性、价值观的平衡点依然难以把握。 分析人士认为,人工智能仍然处于初级应用阶段,作为信息平台,应该加大人工审核力度,而不能仅仅依赖于机器和。此外,互联网公司唯“流量”是问的同时,还应该承担相应的社会责任。 公开显示,截止到2016年7月,累计激活用户达5.3亿,人均使用时间超过70分钟。但是,的内容还是饱受低俗化的质疑。 一般通过智能推荐和大判断,会把合适的内容推送给合适的人,平台只是流量分发机器。相比人工推荐,智能推荐投入产出比更高、覆盖面更广、个性化程度更高,但风险把控能力相对较低。

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