240 發(fā)簡信
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    從假設(shè)檢驗(yàn)到A/B測(cè)試

    1. 前言 A/B測(cè)試常用于算法優(yōu)化(推薦,廣告油湖,搜索等),運(yùn)營策略選擇领跛,UI設(shè)計(jì)等乏德,是互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品迭代中最常用的評(píng)價(jià)手段。其核心思想是控制變量法...

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    阿里CAN:特征交互的新思路

    導(dǎo)讀:全文約3300字吠昭,分為以下5個(gè)部分喊括,請(qǐng)按需閱讀。I. 研究背景:特征交互與笛卡爾積II. CAN的實(shí)現(xiàn):模型結(jié)構(gòu)矢棚,實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)郑什,多階優(yōu)化以及各...

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    分布式TF入門筆記

    2017年,F(xiàn)acebook在ResNet50上采用了分布式訓(xùn)練幻妓,開啟了分布式深度學(xué)習(xí)的的大規(guī)模應(yīng)用時(shí)代蹦误。通過使用分布在32個(gè)服務(wù)器上的256個(gè)...

  • PAL:華為對(duì)于廣告推薦position bias問題的解決方案

    論文地址:https://www.researchgate.net/publication/335771749_PAL_a_position-b...

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    推薦系統(tǒng)架構(gòu)梳理(一):特征工程

    廣告,搜索和推薦三大系統(tǒng)肉津,可謂是現(xiàn)今各大互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)營收的三駕馬車强胰。這三個(gè)概念互相聯(lián)系又各有區(qū)別。三者都致力于將優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容展現(xiàn)給用戶妹沙,通過用戶的點(diǎn)...

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    阿里SDM:用戶長短期序列如何結(jié)合利用偶洋?

    論文地址:https://arxiv.org/abs/1909.00385v1 前言 在大規(guī)模推薦系統(tǒng)中,獲取用戶的精準(zhǔn)偏好是一個(gè)基本問題距糖。本論...

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    Recommending What Video to Watch Next: A Multitask Ranking System

    最近陸續(xù)把一些文章搬到微信公眾號(hào)上,之后的更新也會(huì)在公眾號(hào)上同步進(jìn)行. 歡迎搜索:DeepCTR 論文地址:https://dl.acm.org...

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    用戶微觀行為在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用

    業(yè)內(nèi)人士都清楚特征工程在推薦系統(tǒng)中的重要性玄窝。要想開發(fā)出高質(zhì)量的特征牵寺,必須要弄清楚其來源,用處恩脂,對(duì)用戶的刻畫等等方面帽氓。這篇文章對(duì)于微觀行為特征的數(shù)...

  • Logistic Regression,Softmax以及Cross Entropy

    I. Logistic Regression(LR) 1. 從線性回歸說起 線性回歸(Linear Regression)是一個(gè)回歸模型俩块,用線性...

個(gè)人介紹
算法工程師黎休,專注于推薦系統(tǒng)/機(jī)器學(xué)習(xí) 領(lǐng)域
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