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随谈

本文所有图片仅用于交流学习文章作者:翦浩 脉脉编辑整理:蒋权内容来源:DataFun AI Talk出品社区:DataFun注:欢迎转载,转载请注明出处大家好,今天想和大家讨论下相关通用的特点及在实践中的改进点 ,那么如何进行矩阵压缩并且保证不影响信息的丢失是中的另一个关键。? 以上,基本上关于常用的做了大致的介绍,最后一点时间,我们谈一下算法之外与业务非常相关的问题。 要在业务场景中落地,其实并不是太难,难就难在如何出用户真正感兴趣的高质内容,并且很多工程化上的细枝末节还是需要大家在实践中多积累、多试错、多复盘。? 好,今天跟大家分享的观点,可能都是错的,因为随着的进步,上一秒可能正确的做法,下一秒可能就用不到了。?这就是今天所要分享的内容,感谢大家。

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个性化

在这个时代背景下,信息爆炸与长尾问题普遍发生,而解决方案之一是个性化,那具体什么是个性化,怎么去实现这一过程呢? 这一章读者朋友需要做到的是读完以后,对个性化有一个全局宏观的认识,对于细节不用过多地苛求。1. 注:这里频道的概念是指淘抢购有好货必买清单等电商频道概念,不理解的读者可以打开APP 以上情形背后的答案就是个性化,当然也包含了相关的搜索概述 在电商购买决策过程中的作用电商务网站向客户提供商品信息和建议,帮助用户决定应该购买什么产品,模拟销售人员帮助客户完成购买过程,经典配图上图隐含的2个重要的系统的核心功能: 路径优化 多样性与稀疏性:条目增长相对稳定如果产品本身条目增长不稳定,那么大新条目地涌入会使冷启动非常明显,而条目增长过缓会导致多样性问题,无法很好地从有限的池中挑选适合用户的条目。7.

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    系统连载(1)

    大概是一年前吧,我工作的电邮件营销和自动化公司(Moosend)给我分配了一个全新的项目。其理念是创建一个适合且适用于每个电商务平台的数据驱动引擎。 而在基于模型的方法,即广为人知的矩阵分解模型中,我们要识别数据中的潜在因。在统计世界中,潜在因不是我们直接观察或测的变,而是一组在较低维空间中解释(描述)其它变及其关系而不丢失信息的变。 而在系统中,潜在因发现和解码每个客户的模式,以识别他们之间的相似性。系统模型 #1(我的第一次尝试) 我想出来的第一个模型是标准的矩阵分解模型。 最后一步是一组根据特定客户的最高购买概率排序的产品。?性能指标为了监测模型的性能,我们要测模型生成的系统的质。 精度被定义为客户已经与之交互(浏览、添加到购物车等)的项目的数,除以集 k 中的项目数。?

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    不止的书籍

    Hi,各位老朋友、新朋友,好久不见,按照之前的规划,本次专题是书籍,主要包含3类:Go语言书籍和资料开发人员综合能书籍团队协作书籍Go语言书籍和资料1. 综合能1.《软能 代码之外的生存指南》 ?之外必读的一本书,在理财文章提到的,我们作为一个人,需要注重的是全面的发展,不能只关注能力的建设。 团队协作书籍除了个人开发者除外,我们大多数人都在团队之中,团队合作和生产效率是至关重要的话题。 对于团队,带来的不仅仅是团队效率的提升,还有更高的软件质、更高的生产力等等,对于个人,你的综合能力能不断提升,在团队中出类拔萃。《学习敏捷 构建高效团队》 ? 本次书籍到此结束,感谢阅读。

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    Emdedding向在蘑菇街场景的应用

    花名:越祈部门:算法中心搜索策略组入职时间:20170601主要从事蘑菇街算法相关研发工作引言蘑菇街是一家社会化导购电商平台,一直是其非常重要的流入口。 传统的itemCF、关联规则、simirank、swing等相似召回也广泛应用于各个场景中。 此外整体效果上和分策略效果上,曝光点击去重商品数,以及曝光点击叶类目数均提升明显。详细分析实验数据,监督模型能在商品详情页召回中召回更多相同叶类目下的商品。 在embedding实践于蘑菇街场景过程中,其离线评估指标的建立,非常重要,能一定程度上减少线上ab小流实验测试的成本。细致的数据分析也能为后期迭代优化提供思路。 embedding的应用,还有很大空间可以进行尝试,一方面可以尝试更多的Embedding,如基于文本数据、基于图结构模型、self-attention机制、多目标优化等,另一方面,可以尝试更多实体的

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    有赞系统关键

    个性化是随着移动互联网发展不断发展起来的,它是建立在海数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台,以帮助电商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。 有赞微商城使用个性化系统,尤其是在关键节点增加入口,进行场景化,帮助商家进一步提高用户的付款转化率,最大化流变现。 后面章节介绍该系统的关键点。?三、召回主要在数据层产出,是对用户的浏览、加购、购买、搜索、咨询等多维度行为进行分析,产出不同召回源,用于实时召回、离线召回和冷启动召回。 之前的冷启动只有店铺销相关的召回算法,且在曝光商品中占比较高,没有做商品和用户的个性化,对于新品流也很少,对于实时上架的新品也是无法及时的。 最后,本文没有做过多的细节介绍,感兴趣的话敬请关注后续文章。 -The End-

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    大家一个周刊

    前端行业发展飞速,新如雨后春笋般出现。 尤其是各种小程序陆续出,相关的信息、文章也铺天盖地的遍布在各处, 如何才能更加准确的找到最新、最有价值的前端信息呢,当你对此感到困惑的时候,不妨关注一下业界顶流的周刊 TNT-Weekly。 TNT-Weekly是一个由 (https:github.comtnfe) 创建于2019年的开源周刊。面向前端开发者和爱好者,分享优雅而有用的前端出后受到了持续关注,目前GitHub关注已经突破3k。 image.png TNT-Weekly目前经过持续的积累,已发布了109期。 每周定期更新8到10篇业界高质文章,分享前端一线,解读业界前沿热点,包括小程序、音视频、微前端、nodejs、APP等多个领域,帮助广大开发者提升研发效率,驶向大前端的星辰大海。

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    机器学习类书单

    机器学习类书单,共11本:《机器学习》《图解机器学习》《机器学习实战》【有电版】《机器学习系统设计》【有电版】《Python机器学习基础教程》【有电版】《Python机器学习经典实例》【有电版 ,涉及建模、及改进,以及声音与图像处理。 本书为读者提供机器学习和R语言的坚实算法基础和业务基础,内容包括机器学习基本概念、线性回归、逻辑回归和判别分析、线性模型的高级选择特性、K最近邻和支持向机等,力图平衡实践中的和理论两方面。 此外还通过详细的例和现实应用讲解了常见的机器学习模型,包括系统、分类、回归、聚类和降维。 元Apache基金会官方Mahout核心团队权威力作大数据时代机器学习的实战经典Mahout作为Apache的开源机器学习项目,把系统、分类和聚类等领域的核心算法浓缩到了可扩展的现成的库中。

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    WCF剖析(卷1)之

    序一】 Windows Communication Foundation (WCF)是用来在不同应用间进行互通信的一个编程框架,它是.Net Framework中偏重于通信的重要组成部分。 另外SOA(Service-Oriented Architecture)也开始盛行,随着进,微软重新审视了.Net中的这些通信机制,设计实现了一个统一化的通信编程开发模型,这就是WCF,对.Net 国内WCF的应用正稳步成长中,其中一些WCF先行者对广大社区的带动和进作用是不可忽略的。本书的作者蒋金楠(Artech)就是其中走在前面的一位。 可靠性方面提出了新的要求,以至于后来又出了大的Web服务补充标准。 软件架构师 李会军 2009年6月于北京 【序三】 十五年前,当我还在用C++和汇编在Win 3.1平台上写桌面程序的时候,我考虑的内容可以说很具体、也可以说很全面。

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    资源(数据仓库篇)

    这里的只有居士自己看过的书,至少是看过大部分的。几本书正好在身边,拍个照方便大家参考。另外,一些已经买不到的书就不再了,能买到的都尚且看不完,不增加更多的心理负担。? 优点:实践性较强,基本所有的概念都有例说明易懂,语言通俗易懂没太多抽象的理论缺点:示例都是传统行业还是有一些抽象的概念,零基础来读,可能要花点时间,毕竟经典的数据都需要一些上层次抽象的概念。 三、数据挖掘:概念与(原书第3版)这是一本数据挖掘的书,但是没关系,数据仓库本身就是和数据挖掘息息相关的,或者是说数据仓库是数据挖掘的支撑。 这本书的前5章,十分值得一读,这本书讲了其它书没有深入讲的OLAP和数据立方体,比如说Kylin构建Cube,其实看看这本书的第五章基本就知道是怎么回事了。所以强烈看了这本书,至少是前5五章。 另外,也看一下木东居士的个人博客或者公众号,google或者百度搜木东居士即可。

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    欧洲路线图

    趁着周末有空拜读下,结合自己所涉及的光学领域,谈一谈对这些的认识。主要分为四类:通信、计算、模拟、精密测, 如下图所示。 文献中分别介绍了这几类的最新进展、存在问题和未来努力的方向。?(图片来自文献1)一. 通信通信是已经实用化的。 目前基于卫星的通信已经实现,只是相关的指标有待进一步提高。实现长距离通信的另外一种方案是基于中继器,其难点是存储。目前还处于原理验证阶段。 通信下一步努力的主要方向是降低成本,提高码率和传输距离。光芯片是可能的解决方案之一。存储,新的通信协议与实验验证也在努力探索中。 虽然理论上人们提出利用存储的方法,但是存储目前也没有很成熟。是否存在其他更有效的方法产生纠缠态?三.

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    线,还是管理线?(看到文末)

    “平缓期”始于孩出生,终于孩进入学校。这段时间由于孩年幼,需要得到很多照顾,所以工作之余难以分配精力用于学习。 比如,有的人即使有了孩仍一心扑在事业上,很少关注家庭,那他的“平缓期”就有可能消失(我不赞成这种做法)。 回到本文的主题,首先我想强调考虑“走线、还是管理线”的时机问题。 随着的精进,你除了因为能解决别人无法解决的难题而获得尊重外(这种尊重一定不会是他人的虚情假意),也更有可能深入地思考如何通过一定的方法提高自己的工作效率和质。 中国经济的发展要有质的话,一定离不开专业而成熟的高素质工程师队伍。造成这种现象与当今的社会状况不无关系,但在这样的社会环境中,浮躁一定是没有出路的! 原文出处:http:blog.51cto.comyunli1057376----参加:受 100 offer 的邀请,本周三晚上 8:30 分将在知乎 Live 上做一场分享,主题是《一线程序员到总监的进阶指南

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    个性化的十大挑战

    还有人 认为个性化等同于协同过滤,这可能是因为协同过滤出现得比较早并且比较容易被大众理解,但实际上协同过滤只不过是众多个性化中的一个早期成 员,远不能代表个性化。 令人兴奋的是,过去十年中,我们见证了无数顶尖级专家与学者投身于方法与的 创新中。今天,还些人认为个性化的研究已经进入了很成熟阶段,没有什么特别激动人心的问题和成果。 事实却恰恰相反,现在个性化面临很大的 挑战,我们之前只看到了个性化难题这座冰山所露出的一角。 例如,百分点科引擎中的若干算法都采用了增,使得用户每次浏览收藏或者购买商品后其列表立刻得到更新。 前者实际上是很多文章的汇总,写这些文章的作者都是专家,文章质不错。

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    | 从算法原理,看策略

    基于item的协同过滤的权重为30%,基于内容的过滤的权重为30%,然后综合计算得到最终的结果。 流行度算法这个很基础,看名字就知道了。这种方法是对item使用某种形式的流行度度,例如最多的下载次数或购买,然后向新用户这些受欢迎的item。就和我们平时经常看到的热门商品、热门类似。 这应该也是豆瓣等图书社区上使用的算法之一,利用用户之间的相似度来进行。当然,电影也同理。同理,反过来我们可以按照相似的方位,以用户为维度来构建item的特征向。 首先, 利用分词对书籍的标题和内容进行处理,去掉权重为0的词(如的、得、地等);然后,取 TF-IDF值较大的词作为特征词,并将其提取出来作为标签;? 基于内容的协同过滤算法,最主要的初级步骤是通过分词对标题和简介等进行处理,形成特征标签。

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    Edwin Chen的Netflix竞赛总结

    矩阵分解和模型组合方法可能是与Netflix Prize有关最多被讨论的算法,但我们也使用了很多其他的洞见。 事实上,矩阵分解方法大概是赢得Netflix Prize中最重要的部分。 虽然如此,已经在大多数文献中占很主导的邻居模型仍然会继续流行,这根据他的实际特点——无需训练就能够处理新的用户评分并提供的直接解释。 很多其他的参数(例如基准预测,邻居模型中的相似性权重和插值权重)也使用非常标准的shrinkage进行估计。 更长的类似的的描述,请参看问题.因为GBDT内置可以引用不同的方法在数据的不同切片上,我们可以添加一些预测,帮助树们使用有用的聚类:每个用户评分的电影数每部电影评分的用户数用户和电影的隐变有限玻尔兹曼机的隐藏单元

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    职位 | 一大波岗来袭~

    负责团队内部的Code Review,提升团队的实力。3. 参与项目的选型和攻关。任职要求:1. 本科及以上学历,5年相关工作经验。2. 精通面向对象的程序设计,熟悉常用算法,数据结构。 有很强的自学能力,喜欢研究系统底层工作原理;4、支持工程师(windows),上海岗位职责:1、负责携程网站的支持和应用运维管理工作,包括:可用性、可扩展性、安全性、快速部署,容规划等;2、负责网站基础架构及平台的设计 ;4、创建并优化自动化资源管理工具;5、新把关、引入,新验证及标准制定,并根据携程实际情况进行优化定制,并在生产环境广。 主导完成项目编码的任务,确保项目的进度和质; 任职要求:1. 对有追求,扎实的Java语言基础,3年以上Java开发经验,1年以上大数据研发经验。2. 有搜索排序广告等领域工作经验优先23、开发测试工程师,上海岗位职责:1. 进行测试工具、测试、测试平台等方面的创新,提升测试效率;任职要求:1.

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    的相关知识

    具体的例有硅点、锗点、硫化镉点、硒化镉点、碲化镉点、硒化锌点、硫化铅点、硒化铅点、磷化铟点和砷化铟点等。 因此,点可以对标记的物体进行长时间的观察,这也为研究细胞中生物分之间长期相互作用提供了有力的工具。一般来讲,共价键型的点(如硅点)比离键型的点具有更好的光稳定性。 3、低成本 高质 点电视因其电视显示点的成本较低,却可以带来高质的电视显示效果,颇受厂商青睐。 点电视缺点1、功耗大、使用寿命较其他电视有差距点电视中的点其本质上可以划归到LED中。 2、点:具有分离的化的能谱。所对应的波函数在空间上位于点中,但延伸于数个晶格周期中。一个点具有少的(1-100个)整数个的电、电洞或电电洞对,即其所带的电是元电荷的整数。

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    密钥分发介绍

    一、基本信息 1、概念 (Quantum)属于一个微观的物理概念。如果一个物理存在最小的不可分割的基本单位,那么称这个物理是可化的,并把物理的基本单位称为。 现代物理中,将微观世界中所有的不可分割的微观粒(光、电、原等)或其状态等物理统称为。 也就是说,测后的微粒相比于测之前,必然会产生变化。不可克隆 不可克隆原理,即一个未知的态不能被完全地克隆。 在力学中,不存在这样一个物理过程:实现对一个未知态的精确复制,使得每个复制态与初始态完全相同。不可区分 不可区分原理,即不可能同时精确测两个非正交态。 六、密码的安全性 1、如果成功生成了密钥,那么密文即使被截获了也不会被破译;2、没有传递密钥的信使;3、不会被计算的进步破解;4、如果在密钥生成过程中有人窃听,那么会被通信方发现,仍然不会泄密

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    金融科&大数据产品金服投研管理平台

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    干货!13 个书资源站,从此看书不求人

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