0.写在前面的话 DSSM(Deep Structured Semantic Models)又称双塔模型,因其结构简单,在推荐系统中应用广泛:下面仅以召回.粗排两个阶段的应用举例,具体描述下DSSM在工业界实践的一些所见所闻,力求自身和大家都能有所收获. 1.网络结构 paper:Learning Deep Structured Semantic Models for Web Search using Clickthrough Dataexample:DSSM召回模型 原始的DSSM是在搜索CT

摘要:本篇主要介绍了项目中用于商业兴趣建模的DSSM双塔模型.作为推荐领域中大火的双塔模型,因为效果不错并且对工业界十分友好,所以被各大厂广泛应用于推荐系统中.通过构建user和item两个独立的子网络,将训练好的两个“塔”中的user embedding 和item embedding各自缓存到内存数据库中.线上预测的时候只需要在内存中计算相似度运算即可.DSSM双塔模型是推荐领域不中不得不会的重要模型. 目录 01 为什么要学习DSSM双塔模型 02 DSSM模型理论知识 03 推荐领域中的

本文由云+社区发表 作者:腾讯技术工程 导语:最近几年来,深度学习在推荐系统领域中取得了不少成果,相比传统的推荐方法,深度学习有着自己独到的优势.我们团队在QQ看点的图文推荐中也尝试了一些深度学习方法,积累了一些经验.本文主要介绍了一种用于推荐系统召回模块的深度学习方法,其出处是Google在2016年发表于RecSys的一篇用于YouTube视频推荐的论文.我们在该论文的基础上做了一些修改,并做了线上AB测试,与传统的协同召回做对比,点击率等指标提升明显. 为了系统的完整性,在介绍主模型前,本

转自:http://ju.outofmemory.cn/entry/316660 感谢分享~ DSSM这篇paper发表在cikm2013,短小但是精炼,值得记录一下 ps:后来跟了几篇dssm的paper,一并记录在这里 DSSM DSSM的结构 DSSM 最大的卖点在检索场景下 使用点击数据来训练语义层次的匹配,简单的来说,传统检索场景下的匹配主要有: 字面匹配: TFIDF . BM25 等 使用 LSA 类模型进行语义匹配,但是效果不好 而DSSM训练出来之后,检索场景下用户输入quer

什么是FM模型 FM英文全称是“Factorization Machine”,简称FM模型,中文名“因子分解机”. FM模型其实有些年头了,是2010年由Rendle提出的,但是真正在各大厂大规模在CTR预估和推荐领域广泛使用,其实也就是最近几年的事. FM模型 原理参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/50426292 不过我给个个人判断:我觉得FM是推荐系统工程师应该熟练掌握和应用的必备算法,即使你看很多DNN版本的排序模型,你应该大多数情况会看到它的影子, 原因

一.搜索广告形态 1.特征工程 特征主要有用户画像(user profile).用户行为(user behavior).广告(ad)和上下文(context)四部分组成,如下所示: 2.平台算法主要分三部分:召回匹配 + 推荐排序 + 广告展示 https://zhuanlan.zhihu.com/p/28390635 不同的运营平台会提供给商家后台采买关键词,设置出价和匹配模式等.当用户发起搜索时,根据规则,首先召回采买关键词的商家,然后对这些召回商家排序,返回广告商家. 一般来说,这类广告的

作者:丁超 前言 越来越多的业务会用到AI相关的技术,大多数的AI模型是部署在云端使用的,毕竟服务端计算更快,管理也更容易.随着终端设备性能提升,在终端使用 AI 模型有了更大的价值,可以更好满足业务对响应实时性.数据隐私性的需求.滴滴出行的银行卡识别功能也打算部署在客户端,但是遇到的问题也不少: 模型升级困难,模型在终端的存在一般都是已应用软件为载体,用户可以选择是否对应用软件进行更新,导致模型版本会产生分化. 硬件适配问题,不同的终端设备因为厂商深度定制因素,会出现一些兼容问题 不同模型运行

前言 越来越多的业务会用到AI相关的技术,大多数的AI模型是部署在云端使用的,毕竟服务端计算更快,管理也更容易.随着终端设备性能提升,在终端使用 AI 模型有了更大的价值,可以更好满足业务对响应实时性.数据隐私性的需求.滴滴出行的银行卡识别功能也打算部署在客户端,但是遇到的问题也不少: 1.模型升级困难,模型在终端的存在一般都是已应用软件为载体,用户可以选择是否对应用软件进行更新,导致模型版本会产生分化. 2.硬件适配问题,不同的终端设备因为厂商深度定制因素,会出现一些兼容问题 3.不同模型运行

论文:https://arxiv.org/pdf/1801.02294.pdf 解析: 学习基于树的推荐系统深度模型 Learning Tree-based DeepModel for Recommender Systems 阿里妈妈新突破:深度树匹配如何扛住千万级推荐系统压力 推荐系统遇上深度学习(三十九)-推荐系统中召回策略演进! 推荐召回算法之深度召回模型串讲 阿里盖坤团队提出深度兴趣网络,更懂用户什么时候会剁手 怎么给海量商品设计推荐系统?阿里盖坤团队提出深层树结构检索模型 阿里Tree

DevOps能够为企业带来更高的部署频率.更短的交付周期与更快的客户响应速度.标准化.规范化的管理流程,可视化和数字化的研发进度管理和可追溯的版本也为企业带来的了更多的价值.引入DevOps成为企业实现快速发展.适应市场变化和提升软件交付质量与效率的捷径.据信通院<中国DevOps现状调查报告(2019年)>显示,DevOps正在各个行业全面落地,企业对DevOps的重视度越来越高. 在当前这场应对疫情的战斗中,大量企业都被迫采取远程办公的方式来尽可能的减轻疫情对企业正常业务的影响,企业的IT

推文<阿里凑单算法首次公开!基于Graph Embedding的打包购商品挖掘系统解析>笔记 从17年5月份开始接触Graph Embedding,学术论文读了很多,但是一直不清楚这技术是否真的能应用于工业界? 最近导师转发给我一篇文章,名为<阿里凑单算法首次公开!基于Graph Embedding的打包购商品挖掘系统解析>,眼界大开! 今天就阅读这篇推文,做一些摘录和笔记...侵删! 传送门:http://mp.weixin.qq.com/s/diIzbc0tpCW4xhbIQu

背景 近几年以深度学习技术为核心的人工智能得到广泛的关注,无论是学术界还是工业界,它们都把深度学习作为研究应用的焦点.而深度学习技术突飞猛进的发展离不开海量数据的积累.计算能力的提升和算法模型的改进.本文主要介绍深度学习技术在文本领域的应用,文本领域大致可分为4个维度:词.句子.篇章.系统级应用. 词.分词方面,从最经典的前后向匹配到条件随机场(Conditional Random Field,CRF)序列标注,到现在Bi-LSTM+CRF模型,已经不需要设计特征,从字粒度就能做到最好的序列标注

    Pull requestsIssues Marketplace Explore             Learn Git and GitHub without any code! Using the Hello World guide, you’ll start a branch, write comments, and open a pull request. Read the guide Watch 204  Star2,794 Fork690 alibaba/x-deeplear

公司有个智能货柜,通过微信扫码开门,拿货,自动扣款,挺智能的.还不错.研究一下原理,网上查了一下. 文章简介: 目前新零售风刮的蛮大,笔者进入该领域近一年,负责过无人便利店.智能货柜.智慧商超等产品,在这个阶段不断去学习AI技术.积累新零售领域经验.该篇文章作为第一篇AI产品设计复盘文章,为大家从行业.技术.产品设计三个点去介绍视觉识别智能货柜.文章也许会衍生成新零售系列,主要目的有: 带来客观的新零售+AI领域结合的行业和智能货柜产品动向. 真正以一个PM角色以综合视觉去看待:趋势.行业.产品

前言: 学习了Sqlite数据之后认真思考了一下,对于已经习惯使用orm数据库的开发者或者对sql语句小白的开发者来说该如何做好数据库开发呢?这个上网搜了一下?看来总李多虑了!apple 提供了一种数据方式,它就是今天的主角:CoreData!我们一起来探究它是否能够满足我们项目开发的需要呢? CoreData介绍: Core Date是ios3.0后引入的数据持久化解决方案,它是是苹果官方推荐使用的,不需要借助第三方框架.Core Date实际上是对SQLite的封装,提供了更高级的持久化方式

引言 随着时间的推移,可视化设计与软件配置管理(SCM)已经逐渐成为现代软件项目成功的关键因素.IBM Rational 是 IBM Rational XDE 和 IBM Rational ClearCase 的供应商,它们分别是在可视化设计与软件配置管理方面的市场领先的工具.IBM Rational 提供了这些产品间的无缝集成,因此简化了软件开发过程. 本文适用于使用 Rational XDE/Java Platform Edition 和 Rational ClearCase 的软件开发人员

1. 背景 1.1. Netty 3.X系列版本现状 根据对Netty社区部分用户的调查,结合Netty在其它开源项目中的使用情况,我们可以看出目前Netty商用的主流版本集中在3.X和4.X上,其中以Netty 3.X系列版本使用最为广泛. Netty社区非常活跃,3.X系列版本从2011年2月7日发布的netty-3.2.4 Final版本到2014年12月17日发布的netty-3.10.0 Final版本,版本跨度达3年多,期间共推出了61个Final版本. 1.2. 升级还是坚守老版本

开发者的javascript造诣取决于对[动态]和[异步]这两个词的理解水平. 这一期主要分析各种实际开发中各种复杂的this指向问题. 一. 严格模式 严格模式是ES5中添加的javascript的另一种运行模式,它可以禁止使用一些语法上不合理的部分,提高编译和运行速度,但语法要求也更为严格,使用use strict标记开启. 严格模式中this的默认指向不再为全局对象,而是默认指向undefined.这样限制的好处是在使用构造函数而忘记写new操作符时会报错,而不会把本来需要绑定在实例上的一

转载:https://blog.csdn.net/hui12581/article/details/44832651 Chap1:JNI完全手册... 3 Chap2:JNI-百度百科... 11 Chap 3:javah命令帮助信息... 16 Chap 4:用javah产生一个.h文件... 17 Chap5:jni教程(very very good) 19 Chap6: JNI传递返回值... 26 15.2.2.3 传递字符串... 28 15.2.2.4 传递整型数组... 29 15

(转载:http://www.36dsj.com/archives/85383)机器学习与人工智能,相信大家已经耳熟能详,随着大规模标记数据的积累.神经网络算法的成熟以及高性能通用GPU的推广,深度学习逐渐成为计算机专家以及大数据科学家的研究重点.近年来,无论是图像的分类.识别和检测,还是语音生成.自然语言处理,甚至是AI下围棋或者打游戏都基于深度学习有了很大的突破.而随着TensorFlow.Caffe等开源框架的发展,深度学习的门槛变得越来越低,甚至初中生都可以轻易实现一个图像分类或者自动驾