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王喆《深度学习推荐系统》 第2章 前深度学习时代——推荐系统的进化之路(1)

在互联网永不停歇的增长需求的驱动下,推荐系统的发展可谓一日千里,从2010年之前千篇一律的协同过滤( Collaborative Filtering, CF )、逻辑回归( Logistic Regression, LR), 进化到因子分解机( Factorization Machine, FM)、梯度提升树( Gradient Boosting Decision Tree, GBDT),再到2015年之后深度学习推荐模型的百花齐放,各种模型架构层出不穷。推荐系统的主流模型经历了从单一模型到组合模型,从经典框架到深度学习的发展过程。

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王喆《深度学习推荐系统》 第1章 互联网的增长引擎——推荐系统

这是一个生活处处被推荐系统影响的时代。想上网购物,推荐系统会帮你挑选满意的商品;想了解资讯,推荐系统会为你准备你感兴趣的新闻;想学习充电,推荐系统会为你提供最适合你的课程; 想消遣放松,推荐系统会为你奉上让你欲罢不能的短视频; 想闭目养神,推荐系统可以为你播放最应景的音乐。可以说,推荐系统从来没有像现在这样影响着人们的生活。

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阿里妈妈广告排序算法创新之旅

阿里妈妈拥有全球最大的电商广告平台,且拥有淘系丰富的用户行为数据,如何从数据中建模出用户真正的兴趣模式,从而精准的进行合适的广告推荐,对广告主、平台、用户均具有重大意义。尤其是在展示广告领域,准确地捕捉用户兴趣对点击率预估模型的性能至关重要。

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AI 在爱奇艺视频广告中的探索

本次分享的主题为 AI 在爱奇艺视频广告中的探索。AI 可以对视频内容、广告素材进行理解和加工,并应用于视频广告,尤其在广告的点位挖掘和生成、点位分析、素材创作等方面已产生价值,进而有益于广告库存提升和收入增加。

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CTR预估模型:DSSN模型

论文 "Learning Deep Structured Semantic Models for Web Search using Clickthrough Data" 提出 Deep Structured Semantic Model:DSSM 模型,该模型将 query 和 document 降维到公共的低维空间。在该低维空间中,query 和 document 的相似性也是通过二者的距离来衡量。

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阿里妈妈:品牌广告中的 NLP 算法实践

本次分享的主题为阿里妈妈品牌广告中的 NLP 算法实践,主要内容包括品牌广告业务模式与技术架构的简要介绍;NLP 算法在品牌搜索广告中的实践,以两个具体的算法问题展开:品牌意图识别和短文本相关性

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深度学习技术在美图个性化推荐的应用实践

美图秀秀社交化的推进过程中,沉淀了海量的优质内容和丰富的用户行为。推荐算法连接内容消费者和生产者,在促进平台的繁荣方面有着非常大的价值 。本次分享探讨美图在内容社区推荐场景下应用深度学习技术提升点击率、关注转化率和人均时长等多目标的实践经验。

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美图个性化推送的 AI 探索之路

Push 作为一种有效的拉起 DAU 和召回用户的策略,近几年来被各类社交 App 广泛应用,随着深度神经网络在语音和图像识别上取得的巨大成功,AlphaGo 战胜人类围棋顶尖高手,以深度网络为基础的人工智能迎来第三次高潮。如何将深度模型应用于个性化 push 场景,从而减少无效 push 对用户的骚扰,是近年来一个关注的热点。本次分享将结合美图的实际业务场景从 Embedding、召回、排序、文案、内容池等多个方面介绍如何打造一个良好的 push 场景。

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转化率预估技术在腾讯广告业务中的应用与挑战

在传统互联网效果广告按点击出价模式中,只有点击率预估,广告主真实诉求没有得到表达,越来越多的广告主开始关注深度转化行为的效果。针对此痛点,本次分享将聚焦转化率预估技术的方方面面,涉及转化定义、转化收集、转化建模以及转化评估。以及基于转化率预估技术如何搭建智能出价产品,允许广告主按目标转化出价,自动计算每次流量请求的价值,实时,智能出价,确保广告主实际成本接近目标出价。

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