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多臂老虎机 (multi-armed bandit, MAB) 是赌场里的一种游戏。首先展示单臂老虎机。
本文是快手提出的用在工业场景的用户生命周期(LTV)预测方案,主要思想有三部分:1.提出了有序依赖单调网络(ODMN, Order Dependency Mon...
准确的LTV预估对于广告系统的准确性和有效性有重要意义,真实环境中的LTV数据稀疏性较大,使得模型预估LTV值时面临巨大挑战,这极大的限制了LTV预估模型的能力...
短视频(比如快手、抖音和视频号等)日益成为人们日常生活中最重要娱乐方式。短视频推荐需要解决的一个基础问题是,如何准确地预估用户对某个视频的观看时长。观看时长建模...
全监督学习,即仅在目标任务的输入输出样本数据集上训练特定任务模型,长期以来在许多机器学习任务中发挥着核心作用,同样的,全监督学习在 NLP 领域也非常重要。但是...
TLDR: 本文介绍了一种突破传统的双塔式(two-tower)模型的新方法,这种方法利用一个轻量级的生成模型提取一侧(例如文档侧)的特征,并模拟生成另一侧(例...
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...
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...
这是一篇来自于 ACL 2022 的文章,总体思想就是在 meta-learning 的基础上,采用双塔 BERT 模型分别来对文本字符和对应的label进行编...
今天给大家分享一下推荐系统在近年来的整体技术发展。文中的很多观点和技术都参照于业界的论文以及一些外部的文章。
获奖论文《Real-time Short Video Recommendation on Mobile Devices》针对短视频推荐场景,传统服务端部署的推...
1.改进了显示的模式,基本参数添加了颜色,方面区分与查找。 2.I/O测试,更改了原来默认的测试的内容,采用小文件,中等文件,大文件,分别测试IO性能,然后取平...
9.lightgbm和xgboost有什么区别?他们的loss一样么?算法层面有什么区别?
其实本来想着等到忙过毕业之后再写这篇文章的,毕竟两年半学制真的伤不起呀。但考虑到今年的算法情况以及各位同学的焦虑,感觉有必要早些写一篇大致的指南来供大家参考。这...
导语:在数字化、智能化的时代,通过机器学习(Machine Learning)能够强有力的补充 Hadoop 大数据系统的数据处理能力,充分挖掘大数据的核心价值...
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TA 很懒,什么都没有留下╮(╯_╰)╭