在理解解耦之前，我们先来理解耦合度。耦合度是软件工程领域的概念，是指模块之间的依赖程度。
知乎上有一个提问：策略产品经理与设计型产品经理有哪些异同？ 是个有意思的问题。从互联网刚起步大规模招聘产品经理，到现在少说也有15年了。此时，产品经理已经不再是一个岗位了，而是一个行业，一个方向。这个方向下面会有很多细分：功能产品经理，B端产品经理，数据产品经理...而策略产品经理是近几年的后起之秀。 那么到底策略产品经理与设计型产品经理有哪些区别？ 本文将带你全面了解什么是策略产品，策略产品经理的工作内容以及如何成为一名策略产品经理。 注：文章主要内容节选自《策略产品经理，数据赋能业务》一书，点击阅读
大家好，我是kaiyuan。好久没码字了，趁着五一在家整理整理，毕竟北京这疫情哪儿也别想去
导语 | 搜索和推荐是用户获取信息的两种主要方式，在贝壳也是帮助客户找到房子的主要手段，那么二者都有哪些相似和不同之处？是否可以使用同一套架构来实现？统一架构之后又能带来哪些收益呢？本文是对贝壳搜索推荐部平台架构负责人——高攀在云+社区沙龙online的分享整理，希望与大家一同交流。
阿里妹导读：今年的双11，实时计算处理的流量洪峰创纪录地达到了每秒40亿条的记录，数据体量也达到了惊人的每秒7TB，基于Flink的流批一体数据应用开始在阿里巴巴最核心的数据业务场景崭露头角，并在稳定性、性能和效率方面都经受住了严苛的生产考验。本文深度解析“流批一体”在阿里核心数据场景首次落地的实践经验，回顾“流批一体”大数据处理技术的发展历程。
导读：知识图谱工程实践仅仅是迈向智能的第一步。丰富的结构化知识很有用，但是如何将这些符号化的知识融合应用到计算框架中仍然是一大挑战。通过与各类自然语言处理算法或模型结合，由知识驱动的显式事实知识和隐式语言表征，集成语言知识，才能发挥认知智能的威力，推动常识理解和推理能力的进步。
本文通过搜索推荐项目进行外卖搜索广告弱供给填充，提高流量变现效率。我们提出外卖多场景异构大图、异构大图在线建模技术演进路线，解决外卖搜索推荐业务多渠道、即时化的挑战。相关成果发表CIKM2023会议一篇。联合机器学习平台搭建大规模图训练、在线推理引擎GraphET，满足近百亿边规模、复杂图结构的多个业务落地。
WWW 2022已公布录用论文，接收323篇/投稿1822篇，录用率为17.7%，完整录用论文列表见https://www2022.thewebconf.org/accepted-papers/
NLP技术在搜索推荐中的应用非常广泛，例如在搜索广告的CTR预估模型中，NLP技术可以从语义角度提取一些对CTR预测有效的信息；在搜索场景中，也经常需要使用NLP技术确定展现的物料与搜索query的相关性，过滤掉相关性较差的物料，防止对用户体验造成负面影响。在推荐场景中，文本信息也可以作为一种泛化性较强的信息补充，弥补协同过滤信号的稀疏性问题，提升预测效果。
眼看着就要到「双 11」就要到了，对于广大网购爱好者来说那绝对是不可错过的狂欢时刻！当今网购之所以如此火爆，不仅仅是营销策划的作用，智能化的搜索推荐技术也可以说是功不可没。它能把你日思夜想或者潜意识中动过购买念头的商品通通推送到你的面前，甚至会让人有一种冥冥自有天意、不买对不起上苍的感觉。而这背后往往都会有深度学习领域中个性化推荐模型发挥着威力。为了能够更准确的预知用户的内心需求，快速训练出效果良好的推荐模型并尽快部署上线，成为了各大网购业务相关企业的共同追求。
NGram Tokenizer： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/analysis-ngram-tokenizer.html
背景 随着小程序业务的飞速发展，也诞生了很多垂直形态的搜索推荐场景。由于业务场景和内容形态的双向增长，给现有搜索推荐架构带来了较大压力，每一个场景每一类形态都需要完整走一遍数据采集、特征处理、索引构建、召回、粗/精排、异构混排等全流程，在架构上形成了一定的冗余，各个场景、形态之间的策略、规则长期堆积，也增加了架构的负担。因此，我们构建了统一排序服务，将排序能力算子化，与整体搜索推荐的架构进行解耦，在追求业务敏捷迭代的同时，也保证了架构的稳定性、扩展性和服务能力。 传统流程 一般而言，算法工程师在构建开发与
函数防抖和函数节流是在前端性能优化中老生常谈的话题，也是各位前端的童鞋必须要掌握的性能优化手段。今天胡哥为大家分享函数防抖和函数节流的相关原理以及具体实践场景，希望能够给各位小伙伴在工作中提供相应业务场景的解决方案。
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-match-query-phrase-prefix.html
我们做人都要有原则，就是所谓的人生信条，只有为自己的行为设限才能在问题出现时，可以坦然面对而不会有过多思考，既可以避免伤脑筋也更高效，我们做SEO时，也可以为自己做SEO而设限，来规范自己的SEO策略，因此有做SEO的三不原则。
说到人工智能落地，大家的痛点需求是什么？根据前期调研，技术、业务、选型和管理是受关注最多的几个话题，主要为： 1. AI和机器学习的实施效果，在落地过程中遇到的问题，解决经验是怎样的； 2. 如何将机器学习等人工智能技术整合到正在开发的应用和业务中，能为业务具体带来什么收益； 3. 相关工具、平台、框架是怎样的，如何做选型； 4. 企业如何引入人工智能和机器学习，如何构建一个专门的人工智能团队，有哪些难点和需要注意的事情； 这里，我们邀请到了40+来自Google、微软、亚马逊、BAT、京东、美团、华为
近年来，AI 在内容生成领域取得了突破性的进展，相关技术日新月异。与此同时，AIGC 的门槛却在不断降低，越来越多的普通用户开始接触并利用 AIGC 工具来生成内容，产生了一个个活跃的社区，社区爱好者表现出了强大的创造力和热情，也推动了 AIGC 的快速破圈和走红。AIGC 成功地体现了“AI for everyone, with everyone, by everyone”的理念。简单地说，AIGC 是指利用人工智能技术来生成内容，AIGC 也被认为是继 UGC、PGC 之后的新型内容生产方式，AI 绘画
推荐系统是大数据时代的利器，它能够为企业提升用户体验、增加用户粘性、促进销售转化、提高营销效率等。但是，搭建一个成功的推荐系统并不容易，它需要综合考虑多方面的因素，并根据业务场景、用户需求、数据变化等不断地进行迭代和优化。
总第492篇 2022年 第009篇 GPU等专用芯片以较低的成本提供海量算力，已经成为机器学习领域的核心利器，在人工智能时代发挥着越来越重要的作用。如何利用GPU这一利器赋能业务场景，是很多技术研发者都要面临的问题。本文分享了美团外卖搜索/推荐业务中模型预估的GPU架构设计及落地的过程，希望能对从事相关应用研发的同学有所帮助或启发。 1 前言 2 背景 3 外卖搜推场景下的精排模型 4 模型服务架构概览 5 GPU优化实践 5.1 系统优化 5.2 计算优化 5.3 基于DL编译器的自动优化 6 性能表
在当今信息时代，数据已经成为企业决策和业务发展的重要驱动力。然而，随着数据量的不断增加，传统的数据处理方法已经难以满足需求。知识图谱作为一种新兴的技术，正逐渐成为处理大规模数据的关键工具。本文将深入探讨知识图谱的数据处理流程，以及图数据库在这一领域的重要作用。
【导读】合格的算法工程师真正应该具备什么技能？在面试时，面试官又会如何验证你具备这些新技能？毕业仅一年，相继拿下头条、阿里、腾讯等offer的本文作者，为你绘制了一幅面试技能雷达图。
2018年3月起之后网信办要求申请的订阅号不再有留言，之前开通的可以继续使用，没开通的就不支持了。
使用edge ngram将每个单词都进行进一步的分词和切分，用切分后的ngram来实现前缀搜索,比如’OD5046240000014238’这样一个订单号会被分解成’O’,’OD’,’OD’,’OD5’,’OD50’…‘OD5046240000014238’这样子,就可以实现前缀搜索或者搜索推荐.
随着互联网数据规模的爆炸式增长，当前主流电商平台的商品品类及数量越来越多，用户却越来越难以便捷地找到自己需要的产品。
9月7日，QQ在最新安卓版本上线了小程序，用户可通过聊天列表界面右上角的“+”号看到 QQ 小程序入口。不久前，阿里在支付宝上也先后加速了小程序进程。
优然家是北京向东科技有限公司旗下全新品牌，是一家专业从事智能化系统设计、研发、实施于一体的高新技术公司。
导读：电商业务与我们的生活息息相关，大家可能对电商多少也有一些了解，事实上，即使是一个最小化的电商系统，也依然是非常复杂的。
从0开始做互联网推荐【产品+算法+实现】 一、58转转简介 58旗下真实个人闲置物品交易平台 二、从0开始设计推荐产品框架 （1）首页推荐：提取用户画像，根据线下提取出的用户年龄、性别、品类偏好等在首页综合推荐宝贝 （2）宝贝详情页推荐：买了还买，看了还看类的关联宝贝推荐 （3）附近推荐：和首页推荐的差异在于，提高了地理位置的权重，地理位置不仅要包含当前地理位置，还需要包含常见活跃区域，例如家里、公司等 （4）搜索推荐：除了关键词全匹配，要考虑同义词、近义词、易错词、拼音等推荐，产品层面，提示“你是不是想找
1 查询whois http://whois.chinaz.com/baidu.com
LTR（Learning to Rank）学习排序已经被广泛应用到文本挖掘、搜索推荐系统的很多领域，比如IR中排序返回的相似文档，推荐系统中的候选产品召回、用户排序等，机器翻译中排序候选翻译结果等等。
这是一个简单的智联搜索页面，登录到智联招聘 App 的用户都能看到，但是这个页面背后涉及到的推荐、召回逻辑以及排序概念，是本文的重点。
滑动页面，可以看到「人气炸子鸡」，「今日我更新」等栏目和推荐的漫画，页面十分精美。
长尾关键词不仅可以给网站带来源源不断的流量，而且还是网站流量的保障及基础。长尾关键词搜索的人少，但是竞争小排名容易做。很多SEO大神通过挖掘长尾关键词、然后利用长尾关键词优化来增加网站的流量与品牌影响力。
方案一、可以是用wildcard通配符，但是要设置不分词，这种方案性能不好 方案二、可以使用ngram分词器 “min_gram”: 2,”max_gram”: 3 单词假设是 abcde0001 ab bc cd abc cde 001.。。。等等 被分词2个字母一组和3个字符一组。。、。
内容来源：2018 年 5 月 26 日，美团点评技术专家杨一帆在“饿了么技术沙龙·第25弹【搜索推荐】”进行《Why WAI: 美团点评搜索推荐机器学习平台》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。
搜索：百度，网站的站内搜索，IT系统的检索 数据分析：电商网站，最近7天牙膏这种商品销量排名前10的商家有哪些；新闻网站，最近1个月访问量排名前3
作者介绍 张重阳，微信小程序 商业技术负责人。2014 年加入微信，先后负责用户画像建设，lookalike 人群定向，微信斑马系统，小程序广告系统，小程序商业化技术，专注于自然语言处理，计算广告，机器学习，数据变现等技术方向，加入微信前曾就职于微软、科大讯飞从事自然语言处理、语音、搜索推荐、计算广告等技术研究
1958年法国法学家Lucien Mehl就已经提出了法律科学的信息化处理，即建立法律文献和案例自动检索模型。60年的科技发展已经改变了诸多行业的工作方式，人工智能浪潮也再一次引起了很多法律业界人士的关注，越来越多的大型科技企业开始投入研发“律师机器人”。律师会被机器替代吗？它能帮律师处理哪些事情？如果技术介入，法律行业将产生怎样的变化？ “人工智能律师当下名不副实” 在讨论律师是否会被替代前，我们先了解下 AI 是如何“入侵”律师行业的。 学术界对人工智能在法律行业应用的研究一直如火如荼，上
其实NLP从语言上划分无非是 字 --> 词 --> 句 --> 段 --> 篇，一般任务可以划分为词法分析，句法分析，语义分析，还有一些常见的基础任务。对于NLG这块，我不太熟悉，欢迎小伙伴一起交流学习。对于NLP的应用，一般用在搜索推荐、客服对话、机器翻译、知识图谱等等，主要是这几大块。
(观众批驳：nlp有大量缺乏自动评价指标的问题，尤其在生成类nlp问题上十分严重，很多问题只能靠人工评估，甚至靠人工都很难做到无偏和信服的评价结论，比如开放域闲聊问题，以及各种可控文本生成问题。)
总第528篇 2022年 第045篇 粗排是工业界搜广推系统的重要模块。美团搜索排序团队在优化粗排效果的探索和实践中，基于业务实际场景，从精排联动和效果性能联合优化两方面优化粗排，提升了粗排的效果。本文介绍了美团搜索粗排的迭代路线、基于知识蒸馏和自动神经网络选择的粗排优化工作，希望为从事相关工作的同学带来一些启发或者帮助。 1. 前言 2. 粗排演进路线 3. 粗排优化实践 3.1 精排联动效果优化 3.2 效果性能联合优化 4. 总结 5. 附录 1. 前言 众所周知，在搜索、推荐、广告等大规模工业界应
个性化推荐(推荐系统)经历了多年的发展，已经成为互联网产品的标配，也是AI成功落地的分支之一，在电商(淘宝/京东)、资讯(今日头条/微博)、音乐(网易云音乐/QQ音乐)、短视频(抖音/快手)等热门应用中,推荐系统都是核心组件之一。
【12.5 - 12.7】2015·第四届TOP 100 Summit 享誉业界的全球软件案例研究峰会TOP 100 Summit将于12月5-7日在北京国家会议中心举行。本届TOP 100 Summit案例来自互联网公司、电商企业、智能硬件企业、互联网金融公司等各个领域的技术研发团队，案例议题设计产品创新、互联网转型、团队敏捷提升、大数据、架构设计、自动化运维、质量管理等热点议题。 好雨云受主办方麦思博邀请将参加本次大会。 好雨云CEO 刘凡将分享《好雨云使用OKRs做绩效管理》 案例简述 绩效管理的作用
多年前，在电商平台做了很多数据相关的工作，重心在数据BI，也和搜索推荐的同学搞了一些功能优化。让我记忆犹新的是搜索策略的优化。
苹果站内搜索故障已修复 5月5日下午，发生了一件你不可错过的大事！苹果APP Store站内搜索故障犹如洪水猛兽，来势汹汹，多款应用疑似下架，但一家欢喜一家愁，腾讯系列应用等知名产品搜索关键词覆盖数
今天和大家聊聊并发。 虽然搞了多年 Java，可许多朋友一提到“并发”就头疼： 为什么我已经学习了很多相关技术，可还是搞不定并发编程？ 小公司根本遇不到并发问题，高并发经验该怎么积累？平时该怎么学习？ 昨天面试又卡在并发问题上了，并发编程难道已经成为大厂必备的敲门砖了吗？ 有这些困惑很正常，因为并发编程是 Java 语言中最为晦涩的知识点，它涉及操作系统、内存、CPU、编程语言等多方面的基础能力，而这些知识点看上去非常的零散、独立，可实则关联性又比较强，更为考验一个程序员的内功。 并发编程的优势是
作者 | Chilia 哥伦比亚大学 NLP搜索推荐 整理 | NewBeeNLP
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