对于需要将不同视频协议做融合的项目，我们一般都是建议大家选用EasyCVR视频平台，EasyCVR支持多种协议的视频接入，对于通用的第三方协议，我们支持了海康的Ehome和GB28181的国标协议。
作为安防视频流媒体服务器软件的提供商，我们日常项目中遇到的需求主要是搭建一整套完整的视频监控系统，包括前端摄像头、线缆、传输系统、存储系统、解码拼控和大屏设备等组成。存储系统是整个监控系统中最为重要的组成部分，存储视频录像也是事后查询事件的重要的证据之一，录像文件必须要妥善保存，不允许丢失录像文件，今天基于不同的存储方式为大家分享在系统搭建时如何选择。
大数据文摘出品 3月23日的新闻发布会上，中国民航局航空安全办公室主任朱涛通报，当天16时30分左右，在事故现场主要撞击点东南方向约20米处的表层泥土中发现了两部飞行记录器（黑匣子）中的一部。 现场调查人员对记录器进行了初步检查，记录器外观破损严重，存储单元也存在一定程度的损坏，但相对比较完整。初步判定为驾驶舱话音记录器（CVR）。 朱涛通报，该黑匣子已被连夜送往北京的民航专业机构进行译码。完成译泽码后，将为分析判断事故原因提供重要证据。 东航MU5735“黑匣子”——FDR和CVR 东航MU5735航班型
近几年，安防视频监控的势头不断上涨，对视频的技术要求也越来越高。组建一套安防视频监控，我们需要考虑四个部分，分别是前端系统，传输系统，存储系统以及显示系统，其中存储系统是监控项目中非常重要的一部分。常用的存储方式有NVR、IP-SAN和CVR三种，比如EasyNVR就是使用的NVR存储方式。
预测post-click转换率CVR在排序系统如推荐系统、广告中是至关重要的。传统的CVR模型使用深度学习方法已经实现到state-of-the-art水平。但是在实际应用中会遇到几个特定的问题让CVR模型建模变得困难。比如，传统的CVR模型是在点击曝光样本上训练的；但是最终是在整个样本空间上进行应用（曝光样本空间）。这就造成了样本选择偏差问题（Sample Selection Bias）。此外，数据稀疏问题让模型训练变得困难。在这篇论文中，提出利用用户行为序列数据，如曝光—>点击—>转化，对CVR模型建模的新方法。提出的ESMM模型可以同时消除上述两个问题：1）在整个样本空间对CVR模型进行建模；2)使用特征表示迁移学习策略对数据稀疏问题进行解决。在淘宝推荐系统收集的数据集上，ESMM模型比其他方法表现优异。最后公开了一个抽样版的数据集，包含点击、转换标签序列独立的用于CVR训练的训练样本。
一般在对CVR建模的过程中，正样本选择的是在点击后有转化的样本作为正样本，负样本则是在点击后没有转化的样本作为负样本。然而，这样的建模方式存在一定的问题：
在电商搜索中，例如淘宝，拼多多，京东等的搜索的场景往往是：用户A通过搜索框Query找到他/她想要购买的东西，然后搜索引擎通过某些算法策略返回一系列商品，用户再决定是否进行点击购买。
来源：DataFunTalk本文约2500字，建议阅读5分钟文章基于 Multi-Task Learning (MTL) 的思路，提出一种名为ESMM的CVR预估模型。 [ 导读 ] 本文介绍的是阿里巴巴团队发表在 SIGIR’2018 的论文《Entire Space Multi-Task Model: An Effective Approach for Estimating Post-Click Conversion Rate》。文章基于 Multi-Task Learning (MTL) 的思路，提出一
阿里近几年公开的推荐领域算法有许多，既有传统领域的探索如MLR算法，还有深度学习领域的探索如entire-space multi-task model，Deep Interest Network等，同时跟清华大学合作展开了强化学习领域的探索，提出了MARDPG算法。
点击—>转化，本身是两个强相关的连续行为，作者希望在模型结构中显示考虑这种“行为链关系”，从而可以在整个空间上进行训练及预测。这涉及到CTR与CVR两个任务：
应用函数开发包含下列文件： termb.dll API函数的动态联接库 sdtapi.dll 安全模块通讯函数 UnPack.dll 身份证相片解码库 适用操作系统： Windows NT: 需要NT 3.1版或以后版本 Windows: 需要 Windows 98、Windows 2000或以后版本 适用开发语言： Visual C++ 5.0 及以后版本 Visual Basic 5.0 及以后版本 Delphi 3.0 及以后版本 PowerBuilder 6.0 及以后版本
本文介绍阿里妈妈广告算法团队发表于 2018 年 SIGIR 一篇论文《Entire Space Multi-Task Model: An Effective Approach for Estimating Post-Click Conversion Rate》。
众所周知，std容器是非线程安全的，跟非线程安全的容器，如果代码core掉，通常会在容器的一些方法函数中。因为这类的core文件往往显示不是很直观，很多c++ std新手往往对这类型core无从下手。所以这里做一些纪录以总结通用经验给后人享用。
文献链接：https://arxiv.org/pdf/1804.07931.pdf
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的战绩。美团点评技术团队在搭建DSP的过程中，探索并使用了FM和FFM模型进行CTR和CVR预估，并且取得了不错的效果。本文旨在把我们对FM和FFM原理的探索和应用的经验介绍给有兴趣的读者。 前言 在计算广告领域，点击率CTR（click-through rate）和转化率CVR（conversion rate）是衡量广告流量的两个关键指标。准确
CVR转化率预估过程中存在样本选择偏差和数据稀疏问题。这两个问题在阿里的上一篇论文ESMM中有提到，这里介绍一下。
MMoE 的结构优化为每个任务都单独使用一个门控网络。这样的改进可以针对不同任务得到不同的 Experts 权重，从而实现对 Experts 的选择性利用，不同任务对应的门控网络可以学习到不同的 Experts 组合模式，因此模型更容易捕捉到子任务间的相关性和差异性。
假设一个广告分类的问题，根据用户和广告位相关的特征，预测用户是否点击了广告。源数据如下：
这是一篇阿里妈妈的论文【KDD’23 | 转化率预估新思路：基于历史数据复用的大促转化率精准预估】 常规的销量预测，遇到一些特大事件，直播、大促，一般很难预估得准确。而且现在电商机制也比较多样，预售、平台折扣等。 本篇可能适合一些特殊时间点进行转化预测的场景。
在推荐系统中，通常有多个业务目标需要同时优化，常见的指标包括点击率CTR、转化率CVR、 GMV、浏览深度和品类丰富度等。为了能平衡最终的多个目标，需要对多个目标建模，多目标建模的常用方法主要可以分为：
标题：Contrastive Learning for Conversion Rate Prediction 地址：https://arxiv.org/pdf/2307.05974.pdf 代码：https://github.com/DongRuiHust/CL4CVR 会议：SIGIR 2023 公司：阿里
导读：大家好，我是《深度学习推荐系统》的作者王喆，很多同行可能读过这本系统性介绍推荐系统的书，但大多数人可能不知道我职业生涯的头四年都在做广告系统，之后才在推荐系统方向工作了四年，这两年又回到了广告方向。既然是重操旧业，就不免想对计算广告这个方向做一次全面的再思考。
一些C语言的接口见上一篇文章 同样把用到的动态库放到jdk的bin目录文件夹下 Termb.java
大家好，这里是NewBeeNLP。现在的推荐系统都是一个很大的漏斗，将整个推荐系统分为（recall -> pre-rank -> rank -> rerank）。
Capturing Delayed Feedback in Conversion Rate Prediction via Elapsed-Time Sampling(Arxiv2021)
淘宝作为世界上最大的电商平台，每天为上百万的广告主提供十亿多在线广告曝光的机会。从商业目的上说，广告主为特定的场景和目标人群进行竞标以竞争商业流量。平台方在十毫秒内选择合适的广告进行展现曝光。常见的出价方法有cpm和cpc。
导读：直播是社交娱乐app的综合性变现工具，如何培养用户的心智，高效的建立用户和主播的多种连接 ( 点击、观看、关注、常看、常打赏 ) 是直播生态的重要问题之一。为了解决这个问题，各大平台所使用的方法之一是通过个性化推荐系统来促进用户和主播的实时社交。本文主要分享腾讯音乐旗下全民K歌的推荐系统技术及应用。将围绕下面四点展开：
对我们的研发团队来说，做视频行业，除了需要关注传输速率的问题之外，视频数据的存储也是一个重要问题，视频的数据是庞大的，保证视频数据的安全和存储我们同样要重视。
而品牌广告则是为了通过提升品牌知名度美誉度从而间接带来该品牌产品用户和销售收入的增长。
在做推荐系统时，在系统刚刚搭建时，针对业务目标我们可能只需要去优化CTR或者CVR即可，但是不同的推荐场景下的优化目标不同。同时，随着系统的不断迭代，我们希望推荐算法能够同时优化多个业务目标。
今天介绍的论文是：《Privileged Features Distillation for E-Commerce Recommendations》 论文下载地址为：https://arxiv.org
作者：沈伟臣 编辑：张 欢 前言 了解概率统计的同学都知道有频率学派和贝叶斯学派两种统计流派，那么频率学派和贝叶斯学派到底有什么区别呢？本篇文章分为三部分，首先介绍几种基本概率模型，然后介绍贝叶斯平滑在广告点击率(CTR)预估中的应用。首先介绍概率统计上的三种基本概率模型。 古典模型 这个模型下，随机实验所有可能的结果是有限的，并且每个基本结果发生的概率是相同的。举例：投掷一枚均匀硬币，结果只有两种（假设硬币没有立起来），正面朝上和反面朝上，那么正面朝上的的概率就是0.5。这是基于古典概率模型的计
马尔可夫链是一个过程，它映射运动并给出概率分布，从一个状态转移到另一个状态。马尔可夫链由三个属性定义：
【导读】专知内容组整理了最近六篇推荐系统（Recommended System）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. Attention-based Group Recommendation（基于注意力机制的群组推荐） ---- ---- 作者：Tran Dang Quang Vinh,Tuan-Anh Nguyen Pham,Gao Cong,Xiao-Li Li 机构：Nanyang Technological University 摘要：Recommender systems are wide
视频监控平台EasyCVR能在复杂的网络环境中，将分散的各类视频资源进行统一汇聚、整合、集中管理，在视频监控播放上，TSINGSEE青犀视频安防监控汇聚平台可支持1、4、9、16个画面窗口播放，可同时播放多路视频流，也能支持视频定时轮播。视频监控汇聚平台EasyCVR支持多种播放协议，包括：HLS、HTTP-FLV、WebSocket-FLV、WebRTC、RTSP、RTMP，并且支持对外分享。
Factorization Machines(FM) 因子分解机是Steffen Rendle于2010年提出，而Field-aware Factorization Machine (FFM) 场感知分解机最初的概念来自于Yu-Chin Juan与其比赛队员，它们借鉴了辣子Michael Jahrer的论文中field概念，提出了FM的升级版模型。 FM的paper中主要对比对象是SVM支持向量机，与SVM相比，有如下几个优势
操作顺序： 打开设备 卡认证 读卡 调用sdk的方法读卡等。 读卡 while (true)// { if (bgw.CancellationPending)// { e.Cancel = true; // return; } int authenticate = CVRSDK.CVR_Authenticate(); if (authenticate == 1) { int readContent = CVR
另外还有一个多模态融合的问题。看上图示意，应该是每个模态embedding单独与user embedding进行相似度训练。**这样做的话，每个item就会存在3个embedding。线上服务召回TopK时需要去重。但这种方案就忽略了不同模态之间的权重。**我想到的另外一种方案是，将各模态的embedding concat起来，全连接映射到user embedding 相同维度（即 item embedding），再做相似度训练。但这会出现的问题是：有些直播间可能不存在Song ID，需要做特征缺失处理。
这一两年推荐的论文工作离不开冷启和长尾问题，就像过去几年离不开序列和多目标一样，所套的壳子也从时序模型发展到对比学习和LLM，更像是“问题长期存在，我们现在有了更好的工具解决”，鸡生蛋与蛋生鸡总是这么的迷人和无所遁形。
在《当推荐系统遇上用户画像：你的画像是怎么来的？》一文中，我们介绍了怎么通过TF-IDF的方式得到用户的画像。而在本文中，我们来聊一下在搜索、推荐、计算广告系统中“画像是怎么用的？”。
机器学习本质上是在学习数据的分布, 其有效性的假设是模型 training 和 serving 时的数据是独立同分布(Independent and Identically Distributed, IID) 的，但是在实际应用中，由于采样有偏、具体场景等约束， training 的样本与 serving 时的样本并不是 IID 的。
从当前各大展会召开情况来看，不难发现注意力已不再集中于电子产品和小工具上，而是越来越多地关注于VR/AR技术产品。从专业的VR相机，到360手机镜头附件；从VR眼镜盒子到独立的VR一体机；从能激发肾上
CPC (Cost Per Click): 按点击计费 CPA (Cost Per Action): 按成果数计费 CPM (Cost Per Mille): 按千次展现计费 CVR (Click Value Rate): 转化率，衡量CPA广告效果的指标 CVR (Conversion Rate): 转化率。是一个衡量CPA广告效果的指标，简言之就是用户点击广告到成为一个有效激活或者注册甚至付费用户的转化率。 CTR (Click Through Rate): 点击率 CTR指在搜索引擎中输入关键
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的战绩。美团技术团队在搭建DSP的过程中，探索并使用了FM和FFM模型进行CTR和CVR预估，并且取得了不错的效果。
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