饿了么技术沙龙・第25弹搜索推荐专场活动总结

饿了么技术沙龙・第25弹

【搜索推荐专场】

5月26日,我们特意邀请到了四位搜索推荐的技术专家为我们分享他们的精彩技术。

当天有事无法来到现场和观看直播的同学不用灰心。

现场录制和干货资料ppt!

阿饿君第一时间推给你!

饿了么丨徐辉

主题:深度学习在饿了么排序中的应用

分享内容简介:

深度学习目前在语音,图像,文字等领域有较为广泛的使用,并且带动了大批新的可用商业模式。在互联网更常见的排序邻域(CTR,CVR预估等), 头部公司也将其研究发表为论文(譬如google的Wide&Deep,YouTube的深度模型等),饿了么在借鉴以上论文的思路后,在主流程中加入了深度学习,用以提高转化率,也积累了一些经验。

此次议题将涉及饿了么在主要排序流程中采用深度学习优化的案例,就特征生成,线下模型训练,线上预测等方面进行讲解和沟通。

ppt资料:

饿了么丨刘金

主题:实时化在搜索推荐排序中的应用实践

分享内容简介

O2O外卖场景下,用户需求与行为、商家经营指标等在不同场景、不同天气、不同地域都有比较显著的区别,用传统的离线建模方式去匹配用户和商户时,很可能与实际生产数据产生偏差,模型不能及时反馈线上数据分布的变化。而实时化技术的引入,至少可以从特征和模型两个层面去更实时拟合线上数据,达到更精准分配流量的目的,提升整体用户体验与平台流量效率。

本次分享会介绍实时化技术在饿了么搜索推荐业务中的几个应用案例,主要包括实时特征的构建、在线学习模型的迭代过程、算法A/B Test 的实时效果监控与对比等。

ppt资料:

美团点评丨杨一帆

主题:Why WAI?美团点评搜索推荐机器学习平台

分享内容简介:

美团点评作为中国最大的本地生活服务平台,有着丰富的用户行为和产品形态。

为了帮助用户更快更准地找到其感兴趣的商户、优惠、内容、达人等信息,美团点评搜索推荐团队进行了大量的机器学习实践工作。

本次分享主要介绍如何从机器学习实践过程中不断总结经验,搭建集数据处理、特征工程、模型训练、打分预测、实时监控、在线学习等步骤为一体的机器学习平台WAI,以及该平台如何赋能业务不断优化搜索推荐用户体验。

ppt资料:

Now,你,饿了么!

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  • 原文链接:https://kuaibao.qq.com/s/20180528B0Y5XQ00?refer=cp_1026
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