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【观点】大数据时代社交图谱兴趣图谱的融合

第二个是所有的门户网站,我们说中文的门户网站,几个大的门户网站,每天产生的新闻,这个算大数据吗?有同学说算,有同学说不算。 截止到目前来看,个性化推荐可以用在社交图谱里面,社交的社会网络里面,可以用在兴趣图谱里面,比如像豆瓣,还有像一些电子商务网站,用户依据兴趣挑选商品,或者挑选产品的这样两个大的纬度。 个性化推荐技术可以给我们网站带来非常大的效果上的提升,这是一个大概的数据,它的最大的优势就在于新用户的转化率,尤其是新用户在头几个访问的时候,如果你能抓住他的兴趣,迅速给他推荐一些他感兴趣的产品,或者是感兴趣的信息 兴趣图谱跟社交图谱的一个重大区别,在这里做了一个简单的描述,在兴趣图谱中人群更多是一个生人的网络,大家来到兴趣图谱之前互相之间不太认识,依据兴趣来结合新的网络。 我们把社交图谱融入兴趣图谱也有一个很大的提升,首先是推荐准确率提升了,纯粹用兴趣图谱做推荐的时候,新用户转化率比较好。

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解读:【腾讯】基于兴趣图谱的内容理解

如果我们能挖掘出“用户为什么会消费”的“兴趣点”,就能很好的缓解该问题。 1.3 内容理解相关研究 1.4兴趣图谱 这里作者将兴趣点分层了概念、话题和事件 2. 兴趣图谱建设 2.1 兴趣点挖掘 所谓的兴趣点,就是‘概念’、‘话题’、‘事件’的总称。作者在挖掘出兴趣点后,再基于句式规则、实体抽象等方法将兴趣点分类成‘概念’、‘话题’、‘事件’。 下面我们主要介绍兴趣点是怎么挖掘的。 难点: 1)粒度难以合理成符合用户的兴趣 2)训练样本人工难以标注 方案: 1、使用UGC数据,即搜索数据,用户真实表达需求。 pattern集合 2、从Query集合中匹配Query 3、从匹配到的Query并提出候选兴趣点 4、用得到的候选兴趣点匹配出候选Query 5、基于候选Query泛化出候选Pattern 兴趣图谱应用 3.1 内容理解 简单来说就是把文章打上概念、事件、话题。

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    如何为自己的网站规划内容图谱

    Content Mapping,翻译为内容映射也好,或者理解为内容图谱,实际上是一种帮助我们组织和理解网站所包含内容的数据可视化技术。 这项技术与思维导图Mind Map非常类似,只不过这项技术的应用对象集中在网站的内容上。它帮助网站主发掘、可视化网站的内容。 更具体的来说,这项技术可以让站长们看到你的内容与目标客户、内容与网站用户以及网站内容其他方面的关系,帮助站长们找到网站内容策略中的空白点(或者是发现一些潜在的机会)。 包括我们的目标客户,要了解他们希望从我们网站上得到什么 2、理解我们的网站用户。理解用户访问我们网站的原因,知道哪些内容是用户需要的。 3、深刻理解网站内容的一些标准和要求,例如文章风格、类型、写作技巧等等。 如果正在为一个现存的网站工作或者做网站的重构项目,对网站现有的内容进行审计是非常必要的。

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    深度兴趣网络DIN

    概述 用户兴趣是推荐系统中非常重要的trigger,在召回阶段,通过召回与用户兴趣相匹配的item,在排序阶段,用户兴趣作为很重要的一个特征维度,与用户兴趣越相似的item将会被排到越靠前的位置。 因此,在推荐系统中,对于用户兴趣的建模显得尤为重要。在目前为止,通常采用的方法是对用户的历史行为挖掘,实现对用户兴趣的建模。 其主要原因是用户的兴趣是多样的,统一的固定长度的embedding难以刻画用户兴趣的多样性。 深度兴趣网络DIN 在实际场景中,用户的兴趣往往是多样的,或者说是多个维度的,在上述基本的网络模型中,通过对用户行为序列建模,得到用户兴趣的固定长度的向量表示,这样的固定长度的向量难以表达用户的不同兴趣 总结 鉴于单一的固定向量不能表达用户兴趣的多样性,在深度兴趣网络DIN中使用了注意力机制捕获目标item与用户的行为序列中的item之间的相关性,得到在特定目标item的场景下的用户兴趣表示,从而提升对用户及时兴趣的捕捉能力

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    如何分析粉丝兴趣

    为了便于后期分析粉丝兴趣,请将该表中的这种情况进行拆分为多条。

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    设计玩家的兴趣曲线

    兴趣曲线 ? 想象一下你有一场表演,为此设置了5个相对独立的小节目,你知道观众对每个小节目的兴趣和兴奋程度,那么如何安排这5个节目的顺序呢? 评估兴趣 事实上,量化的兴趣评估基本上是不可能的,目前还没有一个客观的指标来评估玩家的「有趣度」这样的数值。不过好在我们也不需要知道那种数值,我们只需要知道相对的兴趣程度和兴趣的变化就够了。 把三种兴趣因素放在一起,画三条兴趣曲线,你能对你的游戏产生更深的洞见。反过来,从设计兴趣曲线角度设计游戏,你就会拥有更强的设计能力! 设计游戏体验中玩家兴趣的变化曲线,询问自己如下问题: 我是否知道我游戏的兴趣曲线是什么样的? 兴趣曲线的开始有没有诱饵,总体上是不是逐渐上升,中间有没有休息的部分,最后是否有压轴? 如果我的体验时间比较长,有没有曲线内部的兴趣曲线,如何做? 我对兴趣曲线的直觉是否和玩家一样,如果让玩家来画他们的兴趣曲线看起来会是什么样的?

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    HPA数据库更新脑图谱、血液图谱与代谢图谱

    原来的HPA数据库主要包含组织图谱、细胞图谱与病理图谱,分别包含内容如下: 组织图谱: 某蛋白在机体不同组织脏器中的表达情况。 细胞图谱: 某蛋白在细胞内的定位情况,如核内、细胞膜上等。 病理图谱: 某蛋白在不同肿瘤中的表达情况。 最近,HPA数据库更新了脑图谱、血液图谱与代谢图谱,让我们一起来看看他们包含了哪些内容吧: 脑图谱 脑内最重要的功能单元就是神经元了,神经元的胞体和树突富含微观结合蛋白2 (MAP2),而轴突富含低分子量 可以看到血液图谱目前仅有RNA信息,没有蛋白信息。 ? ? ? ? 不同数据集中表达情况,可以发现该基因在所有白细胞中均表达。 ? 其余三类信息待补充。 代谢图谱 代谢图谱主要是手工整理了胞内的代谢通路,确定了各类代谢反应及其胞内定位,具体如下: ? 不同代谢通路,如组氨酸代谢和磷酸戊糖途径。 ? 胞内不同部位,如线粒体、胞浆、内质网、核内等。 ?

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    win10 uwp 兴趣线

    </DataTemplate> </ListView.ItemTemplate> </ListView> </Grid> 兴趣线 我要想说下兴趣线是什么,这个很多人叫时间轴,UWP时间轴的做法其实就是一个ListView。

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    微群组,企鹅的新兴趣

    它定位在基于手机通讯录和QQ通讯录的熟人通用型社交,仍然有许多社交领域没有触及到,例如家庭社交、陌生人社交、兴趣社交、匿名社交等。 整体而言,微群组更多是做LBS,然后才是兴趣的群组社交。它补齐腾讯在移动端没有基于位置和兴趣的群组社交的短板,用户确实存在着这样的刚需。 开放式的群,围绕陌生人的群,基于位置和兴趣的群,便于搜索发现的群,这些都是微信群和手机QQ群做不到的。 还有就是营销。 按照这个路径走下去,微群组将成为腾讯兴趣和话题社交的核心产品。微信朋友圈和微信群、手机QQ空间做熟人社交,微群组、微社区、微视、以及未来的微吧形成兴趣社交矩阵。 熟人社交和兴趣社交成为腾讯的两驾社交马车。 SuperSofter是微信第一自媒体联盟WeMedia成员。

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    IT开发图谱

    文章有字数限制,看来必须要到140才行呀,可是我只是想试试并没有打算写那么多字呀,你这么要求让我很为难呀,作为用户我有权利强烈谴责你们。收到谴责信号请立即取消1...

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    学习图谱

    学习,不是罗列知识点,而是要学。你不需要把所有东西都列出来,你只需要想清楚自己现阶段的学习就好,慢慢学习,慢慢进步。

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    Java程序员的职业发展道路 附:「大型网站——架构技能图谱

    职业发展道路基本有3条: 第一条路线(技术专精): 初级Java开发---中级--高级---项目主管--Java项目经理---网站架构师----资深专家 第二条路线(技术转产品):初级Java开发--- 附:在大型网站技术架构中,涉及到许多的技术,这些技术是具备大型网站架构设计能力的前提和基础。 下面的技术图谱都是围绕Java后端工程师展开的。

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    ​【CTR】DIN:阿里深度兴趣网络

    ,并增加过拟合风险; 不需要将用户的所有兴趣都压缩到同一个向量中。 通过引入局部激活单元,DIN 模型通过软搜索历史行为的相关部分来关注相关的用户兴趣,并采用加权总和池化来获取有关候选广告的用户兴趣的表示形式。 与候选广告相关性更高的行为会获得更高的激活权重,并且支配着用户兴趣。这样用户 的兴趣表示向量就会随着广告的不同而变化,从而提高了模型在有限尺寸下的表达能力,并使得模型能够更好地捕获用户的不同兴趣。 由于表示向量长度固定,所以其表达也会受到一定的限制,假设最多可以表示 k 个独立的兴趣爱好,如果用户兴趣广泛不止 k 个则表达受限 ,极大的限制了用户兴趣多样化的表达,而如果扩大向量维度则会带来巨大的计算量和过拟合的风险 目的是保留用户兴趣的强度。举个例子:一个用户的历史行为 90% 为衣服,10% 为电子产品,对于 T 恤和手机两个候选广告,T 恤会激活大多数属于衣服的历史行为,并且可以获得更高的兴趣强度。

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    知识图谱还是数据图谱? | 清华AI Time

    数据图谱?知识图谱? 吴信东首先对知识图谱的认识问题做出了纠正。 现在大部分知识图谱还停留在数据图谱上,是对个人了解以后生成的个性化推荐,知识图谱也可能有,也可能还没有认知这一层。这是对认知图谱、数据图谱和知识图谱的大致理解。 苏克毅对于机器能否识别新知识持比较悲观的态度,他指出,新知识一定要从旧知识边缘产生出来,如果说产生不出新知识,那是因为旧知识不够大,而机器从来没有找出数学家感兴趣的东西,它找的都是细枝末节的内容。 而苏克毅指出,COIC做数论的时候,不是没有找出来新的东西,可这些都是数学家没有兴趣或者没用的东西。 不过这只是把图谱和推理杂糅起来了,即使如此,认知图谱肯定是知识图谱图谱被扩充了,常识性的知识和推理的模型也被加进去了。

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    【CTR】DIEN:阿里深度兴趣演化模型

    DIN 指出用户浏览商品时的兴趣是具备多样性的,所以在浏览商品时可能只与某一个兴趣有关,所以没有必要同时将用户的所有兴趣压缩到同一向量中。 然而 DIN 等模型的一大缺点在于直接将用户的行为视为用户的真实兴趣而没有去挖掘行为背后真正的兴趣。此外诸多模型也都没有考虑用户兴趣的动态变化,而捕捉用户的动态兴趣对用户兴趣表示非常重要。 增强相对兴趣兴趣演化的影响,弱化兴趣飘逸所产生的非相对兴趣效应。 从下往上看: 首先,通过蓝色嵌入层对所有类别的特征进行变换; 其次,DIEN 采取了两个步骤来捕获兴趣进化:橘色的兴趣提取层基于行为序列提取兴趣序列;红色的兴趣进化层是对与目标项目相关的兴趣进化过程进行建模 值得注意的是,兴趣在演化过程中表现出两个特点: 兴趣漂移:用户兴趣是具有多样性的,可能在一段时间内对各种书籍感兴趣,而另一段时间内会对衣服感兴趣兴趣独立演化:尽管兴趣间会有相互影响,但每个兴趣都有自己的演变过程

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    DBA 技能图谱

    很早之前整理了一份DBA 技能图谱,最近有朋友问源文件,正好随着技术迭代,针对技能图谱做了补充。

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    CTO技能图谱

    CTO技能图谱

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    前端技能图谱

    基础 HTML / CSS JavaScript Node.js 正规表达式 数据格式(如JSON、XML) RESTful API交互(如jQuery Aja...

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    电影关系图谱

    “电影关系图”实例将电影、电影导演、演员之间的复杂网状关系作为蓝本,使用Neo4j创建三者关系的图结构,虽然实例数据规模小但五脏俱全。

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