若谷学院
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人工智能

旅游推荐系统的演进-若谷技术学院

旅游推荐系统的演进

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背景 度假业务在整个在线旅游市场中占据着非常重要的位置,如何做好做大这块蛋糕是行业内的焦点。与美食或酒店的用户兴趣点明确(比如找某个确定的餐厅或者找某个目的地附近的酒店)不同,旅游场景中的用户兴趣点(比如周末去哪儿好玩)很难确定,而且会随着...

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深度学习在文本领域的应用-若谷技术学院

深度学习在文本领域的应用

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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...

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深度学习在美团搜索广告排序的应用实践-若谷技术学院

深度学习在美团搜索广告排序的应用实践

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一、前言 在计算广告场景中,需要平衡和优化三个参与方——用户、广告主、平台的关键指标,而预估点击率CTR(Click-through Rate)和转化率CVR(Conversion Rate)是其中非常重要的一环,准确地预估CTR和CVR对...

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如何基于深度学习实现图像的智能审核?-若谷技术学院

如何基于深度学习实现图像的智能审核?

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背景 美团每天有百万级的图片产生量,运营人员负责相关图片的内容审核,对涉及法律风险及不符合平台规定的图片进行删除操作。由于图片数量巨大,人工审核耗时耗力且审核能力有限。另外对于不同审核人员来讲,审核标准难以统一且实时变化。所以有必要借助机器...

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深度学习在OCR中的应用-若谷技术学院

深度学习在OCR中的应用

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背景 计算机视觉是利用摄像机和电脑代替人眼,使得计算机拥有类似于人类的对目标进行检测、识别、理解、跟踪、判别决策的功能。以美团业务为例,在商家上单、团单展示、消费评价等多个环节都会涉及计算机视觉的应用,包括文字识别、图片分类、目标检测和图像...

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深入FFM原理与实践-若谷技术学院

深入FFM原理与实践

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FM和FFM模型是最近几年提出的模型,凭借其在数据量比较大并且特征稀疏的情况下,仍然能够得到优秀的性能和效果的特性,屡次在各大公司举办的CTR预估比赛中获得不错的战绩。美团点评技术团队在搭建DSP的过程中,探索并使用了FM和FFM模型进行C...

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美团推荐算法实践-若谷技术学院

美团推荐算法实践

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前言 推荐系统并不是新鲜的事物,在很久之前就存在,但是推荐系统真正进入人们的视野,并且作为一个重要的模块存在于各个互联网公司,还是近几年的事情。 随着互联网的深入发展,越来越多的信息在互联网上传播,产生了严重的信息过载。如果不采用一定的手段...

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美团O2O排序解决方案——线下篇-若谷技术学院

美团O2O排序解决方案——线下篇

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背景 针对美团90%的交易发生在移动端的业务特点,我们实现了一套适用于O2O业务的搜索排序技术方案,已在许多产品和子行业中得到应用。在之前的线上篇中,我们已经介绍了服务的框架、排序算法等。本文为线下篇,主要讲述数据清洗、特征矩阵、监控系统、...

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美团O2O排序解决方案——线上篇-若谷技术学院

美团O2O排序解决方案——线上篇

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美团的愿景是连接消费者和商家,而搜索在其中起着非常重要的作用。随着业务的发展,美团的商家和团购数正在飞速增长。这一背景下,搜索排序的重要性显得更加突出:排序的优化能帮助用户更便捷地找到满足其需求的商家和团购,改进用户体验,提升转化效果。 和...

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基于机器学习方法的POI品类推荐算法-若谷技术学院

基于机器学习方法的POI品类推荐算法

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前言 在美团商家数据中心(MDC),有超过100w的已校准审核的POI数据(我们一般将商家标示为POI,POI基础信息包括:门店名称、品类、电话、地址、坐标等)。如何使用这些已校准的POI数据,挖掘出有价值的信息,本文进行了一些尝试:利用机...

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