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重磅:腾讯云发布多融合新功能,免费体验

9月4日,腾讯云正式发布多融合新产品,该产品在之前融合的基础上,新增多融合和选融合。同时,内置新型算法,让融合效果表现更优异。 选融合 支持多、选融合,最多支持指定融合3张人脸,可应用在全家福、与明星合照等多人场景,增加活动的互动趣味性。 支持鉴黄鉴政:如果客户有鉴黄鉴政的需求,需要检测并过滤用户上传的色情、恐暴、政治敏感人物等,可推荐使用腾讯云的图像内容审核接口 ,通过设置相应的阈值来限制敏感人物、低俗照片的使用,提高活动的合规性和安全性 2.png 2-应用于文娱、美妆、换类小程序、APP 为文娱、美妆、换等小程序、APP提供、多融合功能,间接帮助拉新、导流、提升活跃与留存。 1.png 【限时福利】 现购买人脸融合活动授权费、QPS、资源包,享有 9月限时8折特惠。 【小程序体验】 “腾讯云AI体验中心”小程序已同步上线/多融合产品,扫码即可体验。

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多业务融合推荐策略实践与思考

58同城 架构师 编辑整理:陈佳琪、李元 内容来源:DataFunTalk 导读:58同城作为分类信息网站,服务覆盖多个领域,如房屋租售、招聘求职、二手买卖等等,不同的业务有不同的特点,这使得多业务融合推荐成为一大挑战 推荐感知:虽然用户的目标单一,但是如何做到推荐结果的多样性就需要对其优化。 ? 58app首页推荐业务 ( 多品类推荐 ) 主要面临的挑战在于: 如何满足用户对于不同品类的兴趣? ( 用户兴趣问题 ) 推荐的业务比例如何和平台的业务比例进行匹配?( 流量分配 ) 是推荐单一品类效果好,还是推荐不同品类的混排?( 混排策略 ) 如何平衡CTR和多样性? 兴趣策略 这个优化主要针对第一个挑战:强兴趣下的多业务融合。 ? 常见的推荐系统,如新闻推荐、视频推荐、商品推荐等都是要先建立用户和商品之间的联系,然后通过适当的算法进行匹配。 王炜,58同城 TEG 推荐技术部架构师。目前负责 APP 首页业务信息流推荐,致力于通过融合多业务、多策略推荐系统的迭代升级,支持流量分发,优化连接效率,提升用户体验。

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    推荐系统中传统模型——LightGBM + FFM融合

    FM和FFM模型是最近几年提出的模型,凭借其在数据量比较大并且特征稀疏的情况下,仍然能够得到优秀的性能和效果的特性,屡次在各大公司举办的CTR预估比赛中获得不错...

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    推荐系统中传统模型——LightGBM + LR融合

    (读论文)推荐系统之ctr预估-LR与GBDT+LR模型解析 特征交叉而提出的FM和FFM虽然能够较好地解决数据稀疏性的问题,但他们仍停留在二阶交叉的情况。 1.3 树模型对稀疏离散特征,处理较差 参考: 腾讯大数据:CTR预估中GBDT与LR融合方案 推荐系统遇上深度学习(十)–GBDT+LR融合方案实战 GBDT只是对历史的一个记忆罢了,没有推广性, 2 LightGBM + LR融合案例 一段核心代码,整体流程为: 源数据 -> 标准化 -> 训练LGM模型 -> 预测训练集+验证集的每个样本落在每棵树的哪个节点上 -> LGB的节点特征合并成为新的训练集

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    推荐|Kaggle机器学习之模型融合(stacking)心得

    在学习过程中感谢@贝尔塔的模型融合方法,以及这篇文章(作者是章凌豪)。对于两位提供的信息,感激不尽。同时还有Kaggle上一些关于ensemble的文章和代码,比如这篇。

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    多模型融合推荐算法——从原理到实践

    但是其中一类方法非常特殊,我们称为多模型融合算法。融合算法的意思是,将多个推荐算法通过特定的方式组合的方法。融合推荐系统中扮演着极为重要的作用,本文结合达观数据的实践经验为大家进行系统性的介绍。 这里总结一些常见的融合方法: 1)线性加权融合法 线性加权是最简单易用的融合算法,工程实现非常方便,只需要汇总单一模型的结果,然后按不同算法赋予不同的权重,将多个推荐算法的结果进行加权,即可得到结果: 2) 交叉融合法 交叉融合常被称为Blending方法,其思路是在推荐结果中,穿插不同推荐模型的结果,以确保结果的多样性。 通过特征融合的方法能确保模型不挑食,扩大适用面。 5)预测融合推荐算法也可以被视为一种“预测算法”,即我们为每个用户来预测他接下来最有可能喜欢的商品。 总结和展望 推荐系统中的融合技术是非常重要的一个环节,在实战中,灵活运用融合技术可以发挥各个算法的长处,满足多样的用户需求,大大提升推荐结果的质量,达观数据在此方面将不懈努力,探索出更多更好的应用。

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    深度融合 | 当推荐系统遇见知识图谱

    NewBeeNLP原创出品 公众号专栏作者@上杉翔二 悠闲会 · 信息检索 上次我们看了『推荐系统 + GNN』 万物皆可Graph | 当推荐系统遇上图神经网络 今天来看看『推荐系统 ,避免推荐结果局限于单一类型 「可解释性(explainability)」:连接用户的历史记录和推荐结果,从而提高用户对推荐结果的满意度和接受度,增强用户对推荐系统的信任。 这样可以让KG和RC在某种程度上融合的更加深入。 :https://www.kdd.org/kdd2016/papers/files/adf0066-zhangA.pdf 也可以直接在公众号后台回复『0019』直接获取 发自16年KDD,将KG与CF融合做联合训练 然后从知识库中提取的特征融合到collabrative filtering 中去,即与左边的用户反馈结合起来一起做CF进行训练就可以了,训练损失函数会用pair-wise的偏序优化。

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    多模型融合推荐算法在达观数据的运用

    但是其中一类方法非常特殊,我们称为多模型融合算法。融合算法的意思是,将多个推荐算法通过特定的方式组合的方法。融合推荐系统中扮演着极为重要的作用,本文结合达观数据的实践经验为大家进行系统性的介绍。 这里总结一些常见的融合方法: 1)线性加权融合法 线性加权是最简单易用的融合算法,工程实现非常方便,只需要汇总单一模型的结果,然后按不同算法赋予不同的权重,将多个推荐算法的结果进行加权,即可得到结果: 2) 交叉融合法 交叉融合常被称为Blending方法,其思路是在推荐结果中,穿插不同推荐模型的结果,以确保结果的多样性。 这种方式将不同算法的结果组合在一起推荐给用户 ? 通过特征融合的方法能确保模型不挑食,扩大适用面。 5)预测融合推荐算法也可以被视为一种“预测算法”,即我们为每个用户来预测他接下来最有可能喜欢的商品。 总结和展望 推荐系统中的融合技术是非常重要的一个环节,在实战中,灵活运用融合技术可以发挥各个算法的长处,满足多样的用户需求,大大提升推荐结果的质量,达观数据在此方面将不懈努力,探索出更多更好的应用。

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    CNN提取文本特征,融合PMF模型实现推荐系统

    用户对产品评价数据的稀疏性是影响推荐系统质量的主要因素之一。针对稀疏性问题,提出了几种建议技术,并考虑了辅助信息,提高了评级预测精度。 本文提出了一种新的上下文感知推荐模型——卷积矩阵因式分解(convmf),将卷积神经网络(cnn)与概率矩阵因式分解(pmf)相结合。 我们对三个现实数据集的广泛评估表明,即使在评级数据非常稀疏的情况下,convmf仍显著优于最先进的推荐模型。我们还证明convmf成功地捕获了文档中单词的细微上下文差异。 完整复现源码获取方式: 关注微信公众号 datayx 然后回复 推荐系统 即可获取。 ?

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    推荐系统, 多目标模型的多个目标怎么融合

    对于搜索和广告来说,排序的目标都是相对比较明确的,但推荐不同,推荐的目标就没那么明确了。可能会有同学说,推荐目标不是用户喜欢么,当然是按照用户兴趣排序啦。 所以在推荐领域,工程师们的目标其实是比较迷茫的。但建模的过程当中又必须要有一个明确的目标,所以业内还是用点击率和转化率来作为推荐的目标。大家可以思考一个问题,点击率高转化率高就意味着推荐效果好吗? 所以如果我们同时预测了多个目标,也没办法在排序的时候按照多个目标排序,除非我们想办法把它们融合到一起。这也就是今天文章的主题,多目标的情况下怎么进行融合排序的问题。 融合方案 融合方案本身非常简单,大家都和拍脑袋差不太多,并没有高下之分,只有效果好不好的差别。 细想会发现一个问题,我们排序的时候用的是pctr * pcvr,这是两个目标融合的结果。

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    Java例模式推荐写法-双重检测机制实现例模式

    Java例模式推荐写法--双重检测机制实现例 双重检测机制不仅可以既线程安全问题,又解决懒加载问题,同时保证了效率。 package com.joshua317.pattern; /** * 推荐使用:双重检测机制实现例模式 * 既解决线程安全问题,又解决懒加载问题,同时保证了效率。

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    通过排序融合技术减轻推荐偏见(cs.SI)

    推荐系统最基本的目标被认为是“帮助用户找到相关品项”,并且大量的推荐算法也都是依次提出的。但是,这些基于准确率的方法经常面临着偏重于潮流商品的问题。 为了缓解推荐偏见问题,我们提出了一个通用的排序聚合框架可以用于整合现有算法的推荐结果。该框架将基于用户和基于商品的排序结果线性聚合到一起,并且有一个参数负责控制后续排序过程的权重。 基于两个真实数据的数据集并采用一个典型算法的实验结果,体现出这个框架能有效提高任何现有的基于准确性算法的推荐公平性,并且规避了显著地精度损失。 原文作者:Qiang Dong, Quan Yuan, Yang-Bo Shi 原文地址:https://arxiv.org/abs/2004.10393 通过排序融合技术减轻推荐偏见(cs.SI)

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    卷积神经网络(CNN)融合PMF模型构建推荐系统

    深度学习在推荐系统上的运用,具体用了卷积神经网络(CNN)提取文本特征,融合PMF模型进行推荐。 具体论文见http://dm.postech.ac.kr/~cartopy/ConvMF/ 用户对项目评分数据的稀疏是推荐系统质量恶化的主要因素之一。 为了处理稀疏性问题,已经提出了几种推荐技术,其另外考虑辅助信息以提高评估预测的准确性。特别是,当评级数据稀少时,基于文档建模的方法通过额外使用文本数据(如评论,摘要或概要)提高了准确性。 我们对三个真实世界的数据集进行的广泛评估表明,即使评分数据非常稀少,ConvMF也远远优于最先进的推荐模型。我们还证明了ConvMF成功捕获文档中单词的细微差异。 ? 图1. 这表明ConvMF的CNN已经很好地整合到PMF中,用于评估信息的推荐任务。

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    手把手教学从0到1搭建人脸融合小程序(上)

    然后先压制住内心的激动,前面都是在控制台利用交互点点鼠标完成了融合操作,现在我们先来看看,API的人脸融合接口要怎么用咧~ 当前人脸融合提供两个接口,分别支持融合与选融合,两个接口的出参入参不尽相同 ,我们一个一个来看: 人脸融合相关接口 接口名称 接口功能 FaceFusion 人脸融合 FuseFace 选融合 FaceFusion 俗称融合: image.png 总结一下入参: 腾讯云接口公共参数 活动ID、素材ID,告诉云我用哪个活动,哪张素材图 其他信息:输入图,这个图拿来跟素材图融合;返回的图片格式,url还是base64;输入图是否需要鉴政 融合只涉及一张输入图、一张素材图,按要求填入参数即可 FuseFace 俗称选融合、又名多融合: image.png 入参与融合多有相似,下面总结一下两者不同的地方: MergeInfos.N:输入信息数组 image.png 用上面多融合的例子来说 ~ 按官方推荐,我们可以使用腾讯云人脸检测接口协助获取人脸框信息 因此,我们实际使用选融合之前,要先用人脸检测接口,获取目标人脸框信息,再将此作为入参,填入输入数组内,继而完成人脸融合请求 人脸检测接口入参较为简单

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    深度融合 | 当推荐系统遇上知识图谱(二)

    前情提要: 万物皆可Graph | 当推荐系统遇上图神经网络 深度融合 | 当推荐系统遇见知识图谱 继续来看看推荐系统的花式操作! 这一篇博文整理对『知识图谱』和『推荐系统』融合更加深入的几篇文章:MKR,KTUP以及KGAT。 MKR利用一个Cross单元使两者融合,KTUP是相互补全相互增强的思路,KGAT则是先KG嵌入接Attention融合的操作。 下面来具体看看吧! for KG enhanced Recommendation 地址:https://arxiv.org/abs/1901.08907 也可以在公众号后台回复『0021』直接获取 交替学习文章以更好的融合 然后按照推荐算法的思路,就可以得到推荐物品给用户的损失函数L_p: 这里会对物品进行负采样,使真正交互过的正例概率更好的大于负例的概率。用户-物品的交互增强KG。

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    【每周CV论文推荐】换算法都有哪些经典的思路?

    欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里,还是本着有三AI一贯的原则,专注于让大家能够系统性完成学习,所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。 ,即检测到的关键点然后计算两个人脸形状之间的变形,再添加图像融合等后处理技术,目前在天天P图等应用中的换算法如此。 文章引用量:60+ 推荐指数:✦✦✦✦✧ ? [4] Korshunova I, Shi W, Dambre J, et al. 推荐指数:✦✦✦✦✦ ? [5] Jin X, Qi Y, Wu S. 使用时将A的特征输入解码器B从而实现换,感兴趣的可以参考开源代码[7]进行尝试。 推荐指数:✦✦✦✦✦ ? [6] Korshunov P, Marcel S.

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    推荐系统遇上深度学习(十)--GBDT+LR融合方案实战

    写在前面的话 GBDT和LR的融合在广告点击率预估中算是发展比较早的算法,为什么会在这里写这么一篇呢? 在介绍这个模型之前,我们先来介绍两个问题: 1)为什么要使用集成的决策树模型,而不是棵的决策树模型:一棵树的表达能力很弱,不足以表达多个有区分性的特征组合,多棵树的表达能力更强一些。 了解了为什么要用GBDT,我们就来看看到底二者是怎么融合的吧! 2、GBDT和LR的融合方案 GBDT和LR的融合方案,FaceBook的paper中有个例子: ? : 推荐系统遇上深度学习系列: 推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(三)--DeepFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习 (四)--多值离散特征的embedding解决方案 推荐系统遇上深度学习(五)--Deep&Cross Network模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(六)--PNN模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习

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    微信这家智慧时尚店开幕 AI导购“看推荐服装

    微信支付智慧零售行业解决方案通过人脸识别AI技术及精准推荐算法,赋能时尚行业,将智慧零售概念再次进行能力升级。 用户进入人脸智慧时尚店后,可在智慧试衣间屏幕前进行“刷”,并通过专属小程序绑定绫致会员并开通微信支付,成为人脸识别会员。 当会员再次站在智慧试衣间前“刷”时,微信支付团队和腾讯社交广告团队将以用户画像及腾讯精准推荐算法为技术核心,结合绫致商品库,向会员展示个性化的时尚服饰搭配推荐。 结账时,会员用户可在人脸识别会员收银台上,再次进行刷认证身份,并进行微信支付。用户甚至无需拿出手机,仅需面部识别认证即可支付并享受会员权益,享受快速便捷的 “无感”购物体验。 在购买环节,可通过腾讯优图团队提供的人脸识别算法进行会员识别,以及微信支付团队和腾讯社交广告团队提供的精准推荐算法享受个性化推荐

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      腾讯云神图·人脸融合通过快速精准地定位人脸关键点,将用户上传的照片与特定形象进行面部层面融合,使生成的图片同时具备用户与特定形象的外貌特征,支持单脸、多脸、选脸融合,满足不同的营销活动需求……

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