以下文章来源于腾讯云AI ，作者玩转新春采购的 春节已接近尾声 又一份浓浓的年味保留内心 夹带着这份美好 我们再次启程，开启搬砖模式 每一年开工季也是采购需求旺季如何买到最优惠？如何才能不焦虑？ 如何让更多的中小微企业、乃至AI个体从业者也享受到技术红利？ 腾讯云AI特别推出了「新春采购」钜惠大促活动 在这里 与全年真低价相遇！ 一元购、五折惠、京东卡 八块八、九块九应有尽有 跟着买，不迷路 腾讯云AI没套路 ↓↓↓ 爆品·秒杀专区 在腾讯云官网主会场 推出语音识别、文字识别、人像变换等爆品
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 近年来，深度学习出现并统治了人工智能领域。推荐系统技术迎来了一次重大的革新，推荐系统正式进入了深度学习时代。 学术界尝试用深度学习设计推荐算法，工业界也将深度学习广泛应用于实际项目。 01 推荐系统与深度学习的碰撞 涌现出一大批优秀成果 2016年，微软亚洲研究院谢幸博士的团队开始将深度学习、知识图谱、强化学习、图神经网络等最新技术应用到微软的广告、新闻、游戏等推荐场景，取得了推荐效果、用户活跃度以及广告收入的大幅度提升，并发表了一系列有影响力的学术论
作者：fisherman，时任推荐部门推荐系统负责人，负责推荐部门的架构设计及相关研发工作。Davidxiaozhi，时任推荐部门推荐系统架构师，负责推荐系统的架构设计和系统升级。 来自：《决战618：探秘京东技术取胜之道》 零，题记 在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年，当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样，部落与部落之前没有任何工程、算法的交集
近期新年活动各家厂商都在紧张筹备中，预计将在3月左右达到高峰期，尤其是318采购节，据了解，厂商投入新购云服务器及一大批量新扩展业务系统上云部署中，轻量应用服务器、其中某用户场景是电商业务系统，需求抗住150W高并发QPS需求，目前腾讯云CLB负载均衡共享型仅支持5W性能，远不够接入支持，无法满足业务应用需求，以下是自己一些见解和推荐方案：
在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。
在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年，当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样，部落与部落之前没有任何工程、算法的交集。2013年，国内大数据时代到来，一方面如果做的事情与大数据不沾边，都显得自己水平不够，另外一方面京东业务在这一年开始飞速发展，所以传统的方式已经跟不上业务的发展了，为此推荐团队专门设计了新的推荐系统。 随着业务的快速发展以及移动互联网的
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 以前读书的时候，很多经典图书都是国外引进版。 如今，随着我们的科技实力越来越强，优质原创书籍越来越多，我们的图书也越来越多地被输出到国外。 这不，近期我们就有4本优质原创图书被全球知名学术出版机构施普林格·自然集团引进到德国啦 ~~ 国外的伙伴都感兴趣的技术书，你还不赶紧来学习一下咩？ ▊《数智驱动新增长》 肖利华，田野，洪东盈，杨文雅，陈赋明 等 著 新商业学院 编 企业数智化转型实战之书 阿里副总裁肖利华领衔写作 中科院黄维院士、清华大学经济
作者 | fisherman、Davidxiaozhi 本文摘自《决战618：探秘京东技术取胜之道》，两位作者时任京东推荐系统负责人和系统架构师。 在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短
大模型如雨后春笋般涌现，并以惊人的速度和规模，重塑着我们对AI能力的认知。AI应用的多样性和创新性也在这一年达到了新的高度，这些应用不仅提高了效率，降低了成本，更重要的是，它们正在加速改变我们的生产，生活方式。
亚马逊的CEO Jeff Bezos曾经说过，他的梦想是“如果我有100万个用户，我就要为他们做100万个亚马逊网站”。智能推荐系统承载的就是这个梦想，即通过数据挖掘技术，为每一个用户实现个性化的推荐结果，让每个用户更便捷的获取信息。 为了实现这个梦想，智能推荐系统充分运用了机器学习、数据挖掘、搜索引擎、自然语言处理等相关领域的技术。从另一个角度来看，互联网信息的膨胀带来的信息过载（information overload），也同样呼唤智能推荐系统来帮我们去粗取精，挑选出最适合你的内容，这也是为什么很多推
随着大数据与人工智能(AI)技术的发展与成熟，国家政策层面对大数据与人工智能技术、创新、创业层面的支持，企业越来越意识到数据和AI技术的价值，并逐步认可数据是企业的核心资产。怎么利用大数据和AI技术从这些价值密度低、源源不断地产生的海量数据中挖掘商业价值，提升公司的决策力和竞争力，是每个提供产品/服务的公司(特别是toC互联网公司)必须思考和探索的问题。
春节已接近尾声 又一份浓浓的年味保留内心 夹带着这份美好 我们再次启程，开启搬砖模式 每一年开工季也是采购需求旺季如何买到最优惠？如何才能不焦虑？ 如何让更多的中小微企业、乃至AI个体从业者也享受到技术红利？ 腾讯云AI特别推出了「新春采购」钜惠大促活动 在这里 与全年真低价相遇！ 一元购、五折惠、京东卡 八块八、九块九应有尽有 跟着买，不迷路 腾讯云AI没套路 ↓↓↓ 爆品·秒杀专区 在腾讯云官网主会场 推出语音识别、文字识别、人像变换等爆品秒杀每款AI产品都打包了丰富的子产品 每日2场秒杀
介绍 日常生活中，推荐工作都是怎样开展的呢？推荐来源于经验。假设现在有人需要你基于现实生活中的数据立刻作出推荐，你会怎样做呢？首先，我们会感觉自己得像智能顾问一样聪明。其次，我们做的已经超出人类的能力范围了。因此，我们的目标就是建立智能软件，让它为我们提供值得信赖的推荐系统。 当我们访问亚马逊、Netflix、 imdb等许多网站时，我们的潜意识里已经接触到了一些推荐系统了。显然，这些都已经成为了网络营销（网上推送产品）不可分割的一部分。我们在此做进一步了解。 本文中笔者通过生活中的例子向大家解释了推荐系统
新春采购节 新春钜惠，爆款秒杀；企业用户专属，高配高性价比，助力企业轻松上云，腾讯云微服务新春大促重磅来袭！ 不限新老用户 腾讯微服务平台 TSF、消息队列 CKafka 最低 4 折优惠 最高可省 30000+ 元！ 更有爆款秒杀、代金券大礼包限量放送 点击【在看】先到先得！ 点击【阅读原文】查看活动详情！ 往期 推荐 《一天，把 Pulsar 客户端的性能提升3倍+！》 《超有料！万字详解腾讯微服务平台 TSF 的敏捷开发流程》 《火速围观！鹅厂中间件产品遭遇暴风吐槽！》 扫描
朱麟，携程酒店研发部排序算法组资深算法工程师，主要负责携程酒店排序相关的AI项目，多年行业相关经验。博士毕业于中国科技大学，专注于推荐系统算法的应用和研发。
图数据库是一种特殊的数据库管理系统，用于存储和操作图形结构的数据。它是基于图论理论的数据库，使用图形模型来表示实体之间的关系。图数据库中的数据以节点和边的形式存在，节点表示实体，边表示实体之间的关系。
图数据库在反洗钱与智能推荐领域具有广泛的应用潜力。以下将分别阐述图数据库在这两个领域的应用，并讨论其优势和挑战。
国内在线旅游企业的科技感越来越浓。上周，携程旅行网在上海密集展示了一系列新科技成果。近日，携程科研团队撰写的深度学习主题的论文成果，又被大洋彼岸的顶级学术会议AAAI（美国人工智能协会）录用。这也意味着，携程在人工智能+旅游细分领域的研究达到国际前沿水平。 AAAI是国际人工智能领域的顶级学术会议，其论文代表当今人工智能技术研究的最高水准，它既是AI学术泰斗讨论和发布学术成果的主阵地，也是Google、微软等公司的AI知名项目成果论文的重要出版机构。如今，携程也正式迈入了AAAI顶级科技企业成员。 据悉
PaddlePaddle于近期开源了基于会话（session-based）的推荐系统模型（SR-GNN）。
导 语 “推荐系统”可以说是今天AI技术最常见的应用场景之一，从商品到新闻资讯、短视频、音乐，它能够找到用户的个性化需求，按照用户的需求喜好，将匹配的信息内容精准地推送给用户。 在这个信息过载的时代，推荐系统可以帮助用户更加高效地发现对自己有价值的信息。与此同时，对于许多应用场景而言，它已经成为了一个不可或缺的功能。 9月29日19:00-21:00，腾讯大数据星火计划系列技术沙龙第4期《Angel核心推荐算法及其应用探秘》直播专场将于线上举办。四位在人工智能领域有着丰富经验的腾讯工程师，将为大家介绍腾讯
在7月7日ArchSummit深圳架构师峰会上，魅族联合InfoQ共同策划举办了第9期以“大数据和 AI 应用实践”为主题的魅族技术开放日活动。活动邀请了5位小组长：分别是腾讯云大数据及AI产品中心技术专家 张杉，eBay数据和商业智能研发总监 沈则潜，销售易技术VP 赵宇辰，魅族高级算法工程师 李梦婷，魅族数据平台研发组长、架构师 张欢引。 现场讨论非常热烈，大家相见恨晚，各抒己见，畅所欲言，对于大数据平台架构、推荐系统、图像识别、机器学习等话题，几乎有说不完的想法，讨论不完的问题，借助这样的机会，确实可
相较于之前通过循环神经网络（RNN）来对会话进行序列化建模导致的不能够得到用户的精确表征以及忽略了items中复杂的转换特性，SR-GNN通过将序列化的问题转换为图的问题，对所有的会话序列通过有向图进行建模，然后通过图神经网络（GNN）来学习每个item的隐向量表示，进而通过一个注意力网络（Attention Network）架构模型来捕捉用户的短期兴趣，以达到捕获长期与短期兴趣共存的向量表示。
推荐系统是机器学习的一大主要应用，旨在根据用户偏好推送相关内容，比如推荐电影餐厅、搭配时装首饰或筛选媒体信息流等。近年来，随着RNN等诸多深度学习（DL）组件和在线学习策略被引入推荐系统，DiFacto等特定的推荐系统框架逐渐无法满足用户需求。基于此，越来越多的算法工程师转向使用TensorFlow等开源的通用型框架提升生产效率。 在推荐系统领域，Embedding 已成为处理 ID 类稀疏特征的常用手段。作为一种「函数映射」，Embedding通常将高维稀疏特征映射为低维稠密向量，再进行模型端到端训练。
编译 | 核子可乐、Tina Mozilla 喷当前视频平台引领者所使用的推荐系统技术：使用的算法“陈旧弱智”，效果非常“糟糕”，堪称“恐怖秀”。 根据 Mozilla 本周三发布的调查研究结果表明，大部分饱受用户们吐槽的 YouTube 视频推荐内容都出自该网站陈旧的 AI 算法之手。 该调查研究从去年 9 月开始启动，总共涉及到 37380 名 YouTube 观众。根据 Mozilla 的报告，这是同类研究中规模最大的一次，而且显示出来的结果只是“冰山的一角”，其中每项发现都值得进一步跟踪并做出深刻剖
2月活动期间推荐好友上云，除最高35%常规返佣奖励外，可额外获最高3万元现金奖励！还有全新推广大使开单现金奖励，多重现金激励等你领！
CCF C³活动第十八期主题是：智能推荐与搜索，将于2023年3月30日周四（18:00-21:30），在小红书北京举行，报名从速。 在信息爆炸的时代，大众该如何面对海量信息？推荐和搜索技术，作为人工智能领域中的两个分支，其重要性不言而喻。它们不仅能帮助人们，从海量数据中高效地获取优质信息；还能了解用户的兴趣喜好，比用户自身更了解自己，从而发现新鲜事物，探索新的生活方式。 小红书作为当下发展迅速的移动互联网平台，拥有着独特丰富的内容生态。大量的图文、视频、用户行为等信息每天都在UGC社区产生，高质量的多模
“拍车岁月，天天光辉！” 天天拍车最近举办了总部年会，在乐享活动大屏幕上，我们看到了这样8个字。 从大屏幕的留言互动中，不难看出员工们对于公司有满满的认可和浓浓的情怀呀~ 当然，年会除了现场互动，怎么能缺少抽奖环节？索菲亚各个子公司近日都在举办年会，给大家分享下现场抽奖的热闹气氛！ ▼ 可以看到，到了年底，乐享的年会大屏幕越来越受欢迎，实在是炒热氛围、提高互动的利器！ Btw，离春（fang）节（jia）的脚步越来越近，春节前后我们可以在乐享上怎么玩？ 乐乐准备了18个案例给大家“抄作业”了！
推荐系统近年来被应用于各行各业，非常流行。推荐的对象包括：电影、短视频、音乐、新闻、书籍、学术论文、搜索查询。从让你掏空钱包还透支花呗的某宝，到让你刷到无法自拔的某音，眼看着“520节（ying）日（xiao）” 刚过， “618” 又开始提前预热了。
👆关注“博文视点Broadview”，获取更多书讯 从电信网络到社交网络，从经济网络到生物医学网络……图结构的数据无处不在。 如何提取图的特征，表示或编码图的结构，基于图数据进行学习、推理和归纳变得越来越重要。 因为无论是进行数据挖掘、分析社交网络，还是优化推荐系统、问答系统，乃至未来破解AI黑盒、增强AI可解释性与鲁棒性，实现认知智能甚至通用人工智能，图都极有可能是其中必不可少的一环。 近年来，关于图表示学习（Graph Representation Learning，GRL）的研究激增，其中既包括用
本期会议邀请到来自来麻省理工学院（MIT） 、浙江大学、中国科学技术大学的顶尖教授以及波士顿咨询（BCG）的营销数据专家，为我们分享他们在经济、计算机、统计运筹、心理学等领域的前沿学术研究以及工业界落地经验，共同探讨大数据时代全域营销所面临的技术挑战，深入剖析工业界问题的数据本质，并提出相应的解决方案与案例。4月30日，不可错过，欢迎报名！ 为工程师提供顶级交流平台 CCF TF第101期 时间 2023年4月30日 19:00-21:40 主题 全域营销的数据科学 欢迎扫码了解详情报名现场参会 报名链接
可信推荐系统，作为一种新兴的推荐系统范式，正方兴未艾，大量的新技术和新方法层出不穷。这篇综述对该领域的主要问题、关键挑战、未来方向等方面提供了一个综合而全面的认知。
实时报表分析是近年来很多公司采用的报表统计方案之一，其中最主要的应用就是实时大屏展示。利用流式计算实时得出结果直接被推送到前端应用，实时显示出重要指标的变换情况。最典型的案例便是淘宝双十一活动，每年双十一购物节，除疯狂购物外，最引人注目的就是双十一大屏不停跳跃的成交总额。在整个计算链路中包括从天猫交易下单购买到数据采集，数据计算，数据校验，最终落到双十一大屏上展示的全链路时间压缩在5秒以内，顶峰计算性能高达数三十万笔订单/秒，通过多条链路流计算备份确保万无一失。
前言 近年，大数据，人工智能无疑是最火热的话题，本次由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，旨在秉承iTechClub爱技术、爱生活的宗旨，结合腾讯SNG数据中心在大数据，AI应用上多年的经验和沉淀，为大数据技术相关从业人员搭建交流分享的平台，促进大数据技术爱好者们相互交流和学习，让大家在分享交流中共同成长。 沙龙分享 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。沙龙邀请了腾讯S
👆关注“博文视点Broadview”，获取文末赠书 联邦学习——一种新型的、基于数据隐私保护技术实现的分布式训练范式。 自提出以来，就受到了学术界和工业界的广泛关注。 近年来，联邦学习飞速发展，成为解决数据孤岛和用户隐私问题的首选方案。 如何应用联邦学习进行实战，也成了大家普遍关心的问题。 为了帮助大家更好地将联邦学习应用在实际项目中，杨强教授再次带领团队撰写了国内首本联邦学习实战的权威著作——《联邦学习实战（全彩）》。 本书结合联邦学习案例，有助于读者更深入地理解联邦学习这一新兴的学科。 全书分
随着网络的普及，网络资源不断丰富，网络信息量不断膨胀。用户要在众多的选择中挑选出自己真正需要的信息好比大海捞针，出现了所谓的“信息过载”的现象。信息过载是指的是社会信息超过了个人或系统所能接受、处理或有效利用的范围，并导致故障的状况。个性化推荐系统的出现是为了解决信息过载的问题，帮助消费者在浩如烟海的产品中找到自己需要的产品，为消费者提供个性化的购物体验。个性化推荐系统日益受到用户的青睐，也受到越来越多的学者和电子商务网站的关注。 个性化推荐可以作为网络营销的一种手段，能为电子商务网站带来巨大的利益。个性化推荐的目标是根据具有相似偏好的用户的观点向目标用户推荐新的商品。好的个性化推荐系统能够发掘用户喜欢的商品，并推荐给用户。对于用户而言，如果打开网站的链接并登陆，就能找到自己喜欢的商品，会省下很多翻看网页的时间和精力，而这样的网站，一定会受到用户的青睐。一个好的个性化推荐系统可以为用户提供便利，继而，使用户与网站之间有更好的粘合度，提高电子商务网站的市场竞争能力。 在众多的个性化推荐算法中，协同过滤被广泛应用，也是最成功的推荐算法。本课题旨在研究基于用户的协同过滤推荐算法在电子商务个性化商品推荐中的应用。 研究电子商务推荐系统对企业和社会具有很高的经济价值。电子商务个性化推荐系统的关键是建立用户模型。推荐系统的热点问题是推荐技术和推荐算法的研究。推荐算法是整个推荐系统的核心，它的性能决定了最终推荐结果的好坏。为了建立合理的用户模型，满足不同用户对实时性、推荐方式等的要求，产生了一系列的推荐技术和算法。涉及的技术包括基于内容的过滤技术、协同过滤技术、关联规则挖掘技术、分类和聚类技术、神经网络技术等等。 个性化的服务在商家与顾客之间建立起了一条牢固的纽带。顾客越多地使用推荐系统。推荐系统可以更适合顾客的需要，将顾客更多地吸引到自己的网站，与顾客建立长期稳定的关系。从而能有效保留用户，防止用户流失。 个性化推荐技术是电子商务推荐系统中最核心最关键的技术，很大程度上决定了电子商务推荐系统性能的优劣
机器之心报道 机器之心编辑部 第 36 届 AAAI 人工智能会议已于 2 月 22 日在线上召开。目前，大会公布了今年的杰出论文奖（1 篇）和提名奖（2 篇），其中来自巴黎第九大学、Meta AI 等机构的研究者凭借推荐系统赢得了 AAAI 2022 杰出论文奖。另外，中科院自动化所博弈学习研究组凭借其研发的轻量型德州扑克 AI 程序 AlphaHoldem 获得了 Distinguished 论文奖（共 6 篇）。 作为全球人工智能顶会之一，2022 年的 AAAI 大会热度又创下了历史新高：大会共收
杨净 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 大模型引领的AI 2.0，远比想象来得更加猛烈。 尤其是被认为最先被颠覆的搜索引擎领域，产学研界都蠢蠢欲动，对可预见的趋势展开激辩。 没有了用户点击，内容提供商/广告该怎么办？未来将靠什么来赚钱？ 对话即入口的交互方式，操作系统是不是就无需存在了？ 传统的智能推荐和搜索，又该往何处去？ …… 带着这些问题，CCF CTO Club最新一期CCF C³来到了小红书，数位在推荐、搜索领域深耕多年的技术专家，聚焦于当下信息分发、推荐搜索等热议话题，进行了分享和
机器之心原创 作者：泽南 从自动驾驶到推荐系统，机器学习的开发现在都可以用统一的平台完成了。 不同机器学习任务，用统一的平台实现，速度成倍提升，GPU 调度 0 碎片，这是火山引擎最新开放的技术。 7 月 20 日，火山引擎 FORCE 原动力大会在北京举行。在活动中，品牌发布刚一年的火山引擎公布了一系列最新能力。 在 AI 方面，火山引擎推出了机器学习与智能推荐平台多云部署解决方案。据火山引擎机器学习系统负责人项亮介绍，字节跳动内部抖音、西瓜视频、飞书等不同业务的 AI 训练任务，都基于统一的训练平台提交
澎湃新闻近日上线新春互动H5《拜年腔调》，邀请热门电视剧《繁花》里的明星朋友做大家的沪语“私教”，“宝总”胡歌、“陶陶”陈龙、“潘经理”佟晨洁等一齐嘉宾教大家用上海话送上“地道”的新年祝福，延续《繁花》热度，推广沪语方言。
内容来源：2018 年 05 月 26 日，袋鼠云高级算法专家尼奥在“AICAMP人工智能沙龙（杭州）”进行《新零售推荐系统：从算法到应用》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。
点击上方蓝字关注每天学习数据库 All in 云+时代，数据库的高可用性、按需付费、按需扩展等属性解放了大批开发者。腾讯发布的自研数据库CynosDB作为国内首款同时兼容MySQL和PG的云原生数据库在业内引发热议，还不够了解TA？那么本期分享你一定不能错过！ 本期云+社区技术沙龙将全方位解读CynosDB，揭秘技术内幕，解读兼容两大主流开源数据库的一主多读架构、高可用架构及快速恢复实现、可计算智能存储和分布式存储。 长按识别下方长图二维码，即可报名到现场与鹅厂技术大牛零距离交流！来不了现场的朋友，可以预
嘉宾 | 王仲远 编辑 | 薛梁 在策划 11 月 5-6 日 AICon 全球人工智能与机器学习技术大会（北京站）2021 的时候，我们联系到了快手技术 VP、人工智能团队 MMU&Y-tech 负责人王仲远博士，邀请他来担任 AICon 会议的 Co-Chairman。他本人在 NLP、知识图谱、多模态、搜索推荐、深度学习等领域有多年的研究应用经验，曾任美团核心技术团队搜索与 NLP 部负责人，带领团队主要负责美团 App 和大众点评 App 的搜索系统及人工智能核心技术研发。 加入快手后，王仲远所带
场景描述：继「双十一」之后，京东也借着店庆日，制造了与其遥相呼应的「618」年中购物狂欢节。而各大电商除了用各种营销手段吸引顾客外，也在利用智能推荐不断影响着用户的购物选择。推荐系统为交易额的增长带来了极大的贡献。 关键词：智能推荐系统 电商 购物节
推荐系统是互联网发展至今最常见也重要的技术之一。如今各类APP、网站、小程序等所有提供内容的地方，背后都有推荐系统在发挥作用。
作者：洪亮劼 Etsy数据科学主管，前雅虎研究院高级经理。长期从事推荐系统、机器学习和人工智能的研究工作，在国际顶级会议上发表论文20余篇，长期担任多个国际著名会议及期刊的评审委员会成员和审稿人。 本文为《程序员》原创文章，未经允许不得转载，更多精彩文章请订阅2016年《程序员》 📷 在电子商务、个性化阅读、社交网络（媒体）以及共享经济高速发展的今天，发现用户的需求、了解用户的行为并为用户筛选出最相关的信息和产品已经是互联网服务的一个核心环节。 互联网上的信息是海量的：YouTube用户每
作为人工智能最重要的应用之一，推荐系统几乎存在于我们日常生活的各个角落。作为人工智能最具有前景的技术之一，图学习在学习推荐系统中的各类客体间复杂关系上表现出了强大的优势。希望通过这篇文章，可以让你对基于图学习的推荐系统形成一个全面而系统的认知。
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