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KDD2021 | 基于元学习的定向广

| 作者:朱勇椿| 单位:中国科学院大学| 研究方向:跨域荐、多任务学习在荐系统和广告平台上,定向广模块需要尽可能将商品、或者广告传递到潜在的对感兴趣的用户面前。 然而,定向广中的往往拥有不同种类和不同受众,难以通过一个泛化模型进行处理。定向广任务的一个关键技术就是扩充候选集技术(look-alike建模)。 具体地,对于一个定向广任务,系统会给定一个受众种子集合(包含一些对该次定向广感兴趣的用户)。基于look-alike的定向广系统,旨在识别出更多的潜在用户,从而进行定向荐。 基于look-alike的定向广系统面临着以下两个挑战:(1)不同的定向广实例可能包含不同的,比如体育、政治、社会等。因此,一个公共的模型很难满足所有定向广任务。 4.3 线上实验我们在大规模真实系统中的视频定向广广广、文章定向广三个场景进行了实验,转化率都有显著提升,如下图所示。?

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关于调整腾讯云产品广审核策略的通知

感谢过去一段时间以来,主动为腾讯云产品进行广的用户,秉承着让腾讯云的优质产品为更多人所知的初衷,社区过去并未对这部分广进行管控。 从2019年9月初起,社区已经开始试运行新的审核标准,目前已初步收到成效,质量和技术氛围都有较大提升。现正式公布涉及产品广的调整策略,请各位进行腾讯云产品广的用户知悉。 (请不要尝试将2019年9月1日前的产品广文章重新修改为违规,如有发现,封号处理。) ----云+社区仍然欢迎大家在社区的平台上进行腾讯云的产品广,因此为大家提出两个方向上的建议:撰写有趣详实的技术教程(注意避开社区已经存在大量的种类,比如建站等等),可参考「云上实践」撰写观点清晰 、有代码验证的云产品实践案例(避开同质)如果足够出色,社区还会给予官方广资源进行支持,期待大家有更好的作品。

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    2021云+社区年度盘点发布

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    广州线下活动分享

    vn.py的创始人‘用python的交易员’在周六举办了广州线下活动,在本次活动中主要分享了vn.py框架部署方案和数字货币量化交易两部分的。 运行环境python: Anaconda 4.0 (Python 2.7 32位)VC++: Vcredist x86 2013数据库:MongoDB (任意最新版)开发工具:WingIDE(可选,但严重不荐 );安装简单(三行命令即可);存占用小;缺点:Container器中做的所有修改,都无法保存到Image镜像中 web镜像位于vnpydockerweb下,运行后启动WebTrader,连接宿主机器的 系统服务的稳定性:如:火币的API中间可能会出现系统宕机...API数据流奇葩设计:如:成交和委托没有事件送,要用户通过查询结果比对才能知道;查询结果不准确等同步请求效率低下:提供的并发效率很低,会限制单位时间的请求流量 实际使用会更低;报错和真实的错误不同行情API数据延迟:可能会收到20min前的数据,且盘口数据不带事件戳,要仔细识别;缺乏可靠的数据:第三方数据服务商也比较少,质量也不稳定; 项目相关计划分离数字货币相关到独立的群

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    Kubernetes动更广泛的器使用

    由于企业希望从云部署中获得更高的效率,器的使用率正持续增加。根据云安全平台提供商Sysdig的一项新研究,大部分增长归功于Kubernetes,以及用户正在设法更密集地部署器。? 首先,应该注意的是,这些数据来自最近一次Sysdig调查,该调查从9万个在生产环境中运行的器部署中抽取样本。 数据发现Kubernetes已经成为基于Docker的器的首选编排器。 Kubernetes的使用量从去年的43%猛增至今年的51%。 调查发现,使用器编排器的部署中有82%属于上游开源版本。相比之下发现,14%的部署使用的是Red Hat的OpenShift托管服务,4%的使用Rancher Labs的托管版本。 调查发现,使用Mesos部署的器数量比Kubernetes环境平均高出50%。报告指出:“Mesos往往针对大规模器和云部署。”因此,虽然数量较少,但Mesos集群通常是企业规模。”

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    SEO外链广,为什么除了,页面链接也很重要?

    在做SEO的过程中,我们都非常清楚链接的重要性,特别是外链广的时候,我们通常将重点都放在“链接”上,而并没有过多考虑,作为链接载体的重要性。  A (16).jpg那么,SEO外链广,为什么除了,页面链接也很重要?  根据以往SEO研究的经验,蝙蝠侠IT,将通过如下阐述:  影响页面链接质量的因素:  根据早前的SEO实战测试,我们发现:  ①相关性页面,基于百度搜索对整站排名影响的权重几乎在35%-45%之间 ③基于用户体验的研究,用户总是长期停留在页面中具有相关性链接的页面。  总结:SEO外链广,对于页面而言,我们建议是选择相关性的,并且注意页面中相关性链接的存在,而上述,仅供参考!  ​原创·蝙蝠侠IT http:seo.batmanit.com

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    基于热度的

    荐系统本质上要拟合一个用户对满意度的函数,函数需要多个维度的特征包括:、用户等作为输入。个性化荐建立在大量、有效的数据基础上。 本文将从描述“热度”的视角介绍几种荐策略,完成可解释性的荐。背景眼动技术可以用于研究广告注意机制,其研究结果表明我们以特定的模式来浏览网页、手机屏幕,进而产生点击等进一步转化行为。 过度的荐让用户停留在“信息茧房”中,但我们还有另一个角度来实现荐策略。即不考虑用户侧的隐私数据,按照对的评分无偏差的对用户进行展示,也就是本文即将描述的基于“热度”的可解释性荐。 正文正文部分将会展示一组描述“热度”的荐策略,重点讨论用户反馈、时间衰减对热度分的影响,以上策略可应用在需要无差别曝光的荐场景中。 对于工具性的网站,如StackOverflow,他的热度计算方法会让有价值的排名随着时间移慢慢上升;而新闻类关注时效性的网站,则需要让热点排名的在有效时间后快速下降。

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    PHPCMS荐位列表(position)

    荐位列表(position):{pc:content action=position posid=2 order=id DESC num=5}{loop $data $key $val}{$val }{loop}{pc}当前分类文章荐{pc:content action=position posid=5 order=id DESC catid=$catid}{loop $data $v}{loop

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    给我的广告都跟我最近看的有关系,怎么做到的?

    广告主官网及线下店面收集到的数据会有用户的第一次到访的时间,在某些及产品站台前停留的时长,用户的对产品及的浏览轨迹,用户对某些及产品的关注度,以及用户的回头率等等,对这些数据进行分析,都能十分有效地发现商机及潜在购买意愿的用户 以及对于发掘对于不同人群,产品及展示的缺陷及优势都有重大的指导意义。第二方数据:是广告投放方(媒体方、DSP方等)通过广告投放获取到用户对于该广告在媒体上的互动的数据。 通过广告对用户的曝光次数数据,我们可以分析广广的力度够不够,通过点击数据我们可以分析广告的对用户的吸引度够不够。 转载请联系微信:DoctorData荐语:这套音频课程针对为什么我们需要了解大数据程序化广告相关知识,大数据精准广告主要是为了解决什么问题、对我们的重要性,大厂们的示范,数据合规使用等等一一系列的进行介绍 这些也是对《程序化广告实战》一书精华的提取,以及与时俱进的升级,欢迎大家收听。

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    App广技术:让App广更加高效

    App广技术是指通过一些技术的手段来提高App广效率,以及应用的下载转化率。 二、渠道广可采用的技术想要广一款App,必然需要拓展各种广渠道,包括广告投放、买量、KOL营销等,如果不做渠道监控,不去统计各个渠道下各自带来多少用户,就无法有效评估各个渠道价值以及业绩。 三、分享环节可采用的技术App中必然会生产一些优质的原生值得分享,比如商品、资讯、游戏房间等,用户分享链接后通常会进入该App首页,而不是App的原生分享页面,尤其是首次下载App后,如果无法立即进入用户感兴趣的页面 可以采用Deeplink(深度链接)技术实现web端与App的跳转连接:用户未安装时:在分享页面中下载App,首次打开直接进入分享的原生页面用户已安装时:在该分享页面中触发打开选项,可直接唤醒App 这些App广技术都是在实践中被广泛需求的技术服务,成本低却十分有效,能有效提高App下载率、优化用户体验、简化安装流程,让App广更具效率。

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    详解基于荐算法

    作者:章华燕编辑:田 旭前言在第一篇文章《荐算法综述》中我们说到,真正的荐系统往往是多个荐算法策略的组合使用,本文介绍的将会是荐系统最古老的算法:基于荐算法(Content-Based 随着今日头条的崛起,基于的文本荐就盛行起来。在这种应用中一个item就是一篇文章。第一步,我们首先要从文章中抽取出代表它们的属性。 比如在交友网站上,item就是人,一个item会有结构化属性如身高、学历、籍贯等,也会有非结构化属性(如item自己写的交友宣言,博客等等)。 这种情况下决策树可以产生简单直观、易让人理解的结果。而且我们可以把决策树的决策过程展示给用户u,告诉他为什么这些item会被荐。 基于荐的优缺点下面说说基于荐算法的优缺点。

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    QQ微信实现网站

    已更新,Typecho集成QQ微信邮件送插件_CommentPush,详情地址:https:blog.say521.cnarchives421.html 好些天没有折腾了,今天来更新一篇关于评论送的 ,这次是和上一次的邮件送差不多的,让你能够实时知道有人评论你的网站,这次更新QQ和微信送 上次地址 Typecho评论邮件送踩坑记微信送这个送我就只写关于Typecho程序的,别的自己摸索吧使用方法 4.博客后台使用插件并正确填写SCKEYQQ送QQ送是基于酷Q的,我发现使用RSS可以获取就弄了这么一个,这个的话,不是Typecho程序也可以,只要你的网站有RSS就可以,可以用来订阅评论,订阅文章 ,假如你不想错过别人网站的精彩文章,可以开启一个,实时送别人的使用方法1.添加机器人QQ 账号2827803813 2.开启订阅 订阅方式: 订阅 你的RSS链接 查看我的订阅 ?? 特别声明 机器人免费使用,仅供测试,不要做违法用途 如果有大佬愿意,也可以给我赞助点服务器费用(手动滑稽) 如果没有实时送,请联系我 版权属于:奥秘Sir(除特别注明外) 本文链接:https:blog.say521

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    营销广诉求是什么?

    它的营销广方式和诉求是什么呢?为了研究这个问题,首先是抓取了百度上1月15日-2月14日关键词为“旅行青蛙”新闻文章,总共8500多篇,并且对这些文章做了如图1的处理。 根据不同的时间变化和声量走势,将传播分为3个阶段,接着对照每个阶段时间百度指数的变化,将第一步得到的渠道以及对应的文章数据做对比,看看文章对百度指数的影响,并且对这些文章的做了分词处理,得到这阶段广的主题 这也是研究一款或者项目广情况比较好用的方法。???????----

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    企业库广

    企业库广 阿新1. 目前项目开发中都需要什么 图形化的配置工具;方便,可靠的工具配置如数据库连接,日志管理,加密算法等 数据库访问;满足不同数据库访问(sql server,oracle,mysql,access)方便高性能的使用 n 当移植应用程序到不同数据库类型时,减少重写代码的数量n 搭起了逻辑数据库与物理数据库间的桥梁,降低改变物理数据目标的难度n 增强了数据库联接串的安全性n 易对数据库访问的配置信息进行调整和验证3.3 如何将企业库运用到实际的开发过程6.1正对每个模块在研发中心作一次详细地说明,时间2个小时,企业库的架构,每个模块的功能介绍;6.2介绍每个模块如何根据开发项目的具体应用做好配置文件的创建, 2个小时

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    App如何广

    2.一些广人员利用某些市场排名规则,进行恶意优化,占据大量热门APP名称,使用户在搜索关键词命中这些热门APP名称时搜索结果排序靠前,以及优化排行榜排名(刷榜),提升曝光。? App广渠道(主要介绍安卓,因为ios渠道相对单一)(1 ) 第三方应用市场渠道,是主要的APP分发渠道,,也是用户习惯的下载渠道。存在以下几类公司。1. 以上渠道的广成本与费用,按cpc(按点击下载次数付费)计算大致为0.5元~1.5元不等。CPA大概为2~5元。至于CPT根据位置不同从几千到几万一天不等,不过我不荐CPT这种方式。 (2)广告联盟渠道也是很常见的一种广方式,不过沟通监控成本高,这种方式需要监控订单来保证用户质量,操作比较复杂。业公司:友盟 亿邦动力 微云 有米 admod 力美等。 业代表:刷机精灵 、乐酷 、XDA渠道优势:量大,见效快,一天能有几万的增长渠道劣势:用户质量差,这个渠道的用户一般习惯频繁刷机(5)还有一些非正常的广方式,比如说“刷榜”,不过安卓和ios都对其做了严格的限制和制定了严酷的惩罚措施

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    微信测重磅新功能,广告主再添小程序广渠道

    双11前,小程序搜索入口突然开放了“商品”搜索功能;官方数据显示,小程序日交易量提升了142%,还有哪些大事,一起来看看吧~ image.png 小程序动态 1微信公众号返佣广广告主功能上线近日,微信公众号后台悄然上线了返佣商品广功能 商家开通功能后,需充值足够广资金充值,设置佣金比例,即可导入商品。 用户通过返佣广告购买商品,按照返佣比例扣除广资金。 5搜索Widget面向开发者开放测试11月1日,搜索Widget面向开发者开放测试,搜索Widget是微信搜索提供的可编程模板,开发者可以通过API的方式接入小程序数据,以适当的模板为用户提供服务和 同时,他看到数字化和信息化和每个各行各业的融合,已经越来越深,中国恰恰是在全球在这个产业方面最领先的,而腾讯希望以连接和为基础的腾讯,能成为各行各业的数字化助手,为数字中国的建设助力。 据投中网 中澜视讯 CEO 李锋介绍,本轮融资将主要用于旗下中国互联网文化类短视频品牌《看鉴》在、制作等多方面的进一步优化提升。

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    广告是最好的移动商业模式?

    因此,未来hao123无线联盟做大做强的前景,不小觑。广告是最优雅商业模式广告与分离,最大的诟病是降低用户体验。 广告的意思则是本身就是广告,或者说广告在里面,用户只是在消费,并不会对广告有太强烈的感知。 ,冯小刚式广告电影、《万万没想到》系列微视频,都是这样的商业模式;广告,搜索引擎在结果中出现的广告有明确的广标志,不过与关联性非常大,所以也算广告,淘宝搜索结果中相当一部分是投了广告的商品 ,这也是广告。 它的精髓有几下几点:1、不占用广告位置,与融为一体,进而不骚扰用户;2、更大的点击意愿,用户本身需要消费,并不是专门点击广告,自然更有意愿;3、自动传播能力,好长了腿,它会通过社交网络等途径走向更多用户

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    16荐系统1-2基于荐系统

    16.荐系统 Recommender System16.1 问题形式化 Problem Formulation荐系统的改善能为公司带来巨大的收益第一、仅仅因为它是机器学习中的一个重要的应用。 我最常听到的答案是荐系统。现在,在硅谷有很多团体试图建立很好的荐系统。因此,如果你考虑网站像亚马逊,或网飞公司或易趣,或 iTunes Genius,有很多的网站或系统试图荐新产品给用户。 如,亚马逊荐新书给你,网飞公司试图荐新电影给你,等等。这些荐系统,根据浏览你过去买过什么书,或过去评价过什么电影来判断。这些系统会带来很大一部分收入,比如为亚马逊和像网飞这样的公司。 荐系统是个有趣的问题,在学术机器学习中因此,我们可以去参加一个学术机器学习会议,荐系统问题实际上受到很少的关注,或者,至少在学术界它占了很小的份额。 代表用户的数量 代表电影的数量 如果用户 i 给电影 j 评过分则 r(i,j)=1)代表用户 i 给电影 j 的评分(只在 r(i,j)=1 时被定义) 代表用户 j 评过分的电影的总数----16.2 基于荐系统

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    荐一些计算机相关的

    分享一下看过的一些计算机相关的非技术。 早期的计算机历史中,有很多让人津津有味的技术故事,今天荐一些计算机相关的故事、书籍。看完或许你会觉得计算机的世界,很精彩,很酷。

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    俄罗斯智能广告牌:警察来了就换

    互联网上的广告特点之一就是能够为观看网页的所有人提供专门针对性的广告。现在俄罗斯的一家广告公司也利用了这个想法,他们在户外广告牌上做出了能自动够躲避警察的广告。? 这家商店倒没有在购入并售出意大利进口商品方面遇到麻烦,但是打广告就麻烦了,所以商店雇佣了一家名为The 23的广告公司制作了这个特制的广告牌,一个会躲警察的广告牌,全天下也找不到第二个。? 如果看到警察,广告牌自动识别,切换。?借助摄像头和面部识别软件的帮助,广告公司的技术人员进行了微调,专门识别俄罗斯警察制服上的符号、标志。 一旦警察接近宣传Don Giulio Salumeria商店进口意大利食品的广告,广告牌的将自动切换成俄罗斯套娃商店的广告。? 就切换成了传统俄罗斯商品,别TM挑事啊!这招真的有用么? 这点人们还存在争议,从视频中看,很明显广告牌切换之前,警察有充足的时间识别出上面的广告就是违禁商品。不过经过这么一报道,想不知道这家商店也难了。

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    常用荐算法介绍——基于荐算法

    基本概念基于的过滤算法会荐与用户最喜欢的物品类似的物品。但是,与协同过滤算法不同,这种算法是根据(比如标题、年份、描述),而不是人们使用物品的方式来总结其类似程度的。 在基于的协同过滤算法中,要做的第一件事是根据,计算出书籍之间的相似度。在本例中,使用了书籍标题中的关键字(图二),这只是为了简化而已。在实际中还可以使用更多的属性。? 区别在于:相似度是基于书籍的,准确来说是标题,而不是根据使用数据。在本例中,系统会给第一个用户荐第六本书,之后是第四本书(图六)。同样地,只选取与用户之前评论过的书籍最相似的两本书。? 优缺点分析1、优点(1)不需要惯用数据(2)可以为具有特殊兴趣爱好的用户荐罕见特性的项目(3)可以使用用户特征提供荐解释,信服度较高(4)不需要巨大的用户群体或者评分记录,只有一个用户也可以产生荐列表 (5)没有流行度偏见,能荐新的或者不是很流行的项目,没有新项目问题2、缺点(1)项目必须是机器可读和有意义的(2)易归档用户(3)很难有意外,存在荐结果新颖性问题,相似度太高,惊喜度不够(4)

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      内容识别(CR)是由腾讯云数据万象提供的内容识别和理解能力。其集成腾讯云 AI 的多种强大功能,对腾讯云对象存储的数据提供图片标签、人脸智能裁剪、语音识别、人脸特效等增值服务,广泛应用于电商网站、社交软件等多种场景,方便用户对图片进行内容管理。

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