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人工智能

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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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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机器学习中的数据清洗与特征处理综述-若谷技术学院

机器学习中的数据清洗与特征处理综述

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背景 随着美团交易规模的逐步增大,积累下来的业务数据和交易数据越来越多,这些数据是美团做为一个团购平台最宝贵的财富。通过对这些数据的分析和挖掘,不仅能给美团业务发展方向提供决策支持,也为业务的迭代指明了方向。目前在美团的团购系统中大量地应用...

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实例详解机器学习如何解决问题-若谷技术学院

实例详解机器学习如何解决问题

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前言 随着大数据时代的到来,机器学习成为解决问题的一种重要且关键的工具。不管是工业界还是学术界,机器学习都是一个炙手可热的方向,但是学术界和工业界对机器学习的研究各有侧重,学术界侧重于对机器学习理论的研究,工业界侧重于如何用机器学习来解决实...

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数据驱动精准化营销在大众点评的实践-若谷技术学院

数据驱动精准化营销在大众点评的实践

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精准化营销一直以来都是互联网营销业务在细分市场下快速获取用户和提高转化的利器。在移动互联网爆发的今天,数据量呈指数增长,如何在移动和大数据场景下用数据驱动进行精准营销,从而提高营销效能,成为营销业务部门的主要挑战之一,同时也是大数据应用的一...

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Online Learning算法理论与实践-若谷技术学院

Online Learning算法理论与实践

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Online Learning是工业界比较常用的机器学习算法,在很多场景下都能有很好的效果。本文主要介绍Online Learning的基本原理和两种常用的Online Learning算法:FTRL(Follow The Regulari...

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