若谷学院
互联网公司技术架构分享

人工智能

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美团外卖O2O的用户画像实践-若谷技术学院

美团外卖O2O的用户画像实践

蔓姝阅读(3152)评论(0)

美团外卖经过3年的飞速发展,品类已经从单一的外卖扩展到了美食、夜宵、鲜花、商超等多个品类。用户群体也从早期的学生为主扩展到学生、白领、社区以及商旅,甚至包括在KTV等娱乐场所消费的人群。随着供给和消费人群的多样化,如何在供给和用户之间做一个...

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美团点评旅游推荐系统的演进-若谷技术学院

美团点评旅游推荐系统的演进

蔓姝阅读(3244)评论(0)

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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美团外卖订单量预测异常报警模型实践-若谷技术学院

美团外卖订单量预测异常报警模型实践

青禾阅读(3162)评论(0)

一、前言 外卖业务的快速发展对系统稳定性提出了更高的要求,每一次订单量大盘的异常波动,都需要做出及时的应对,以保证系统的整体稳定性。如何做出较为准确的波动预警,显得尤为重要。 从时间上看,外卖订单量时间序列有两个明显的特征(如下图所示): ...

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美团DSP广告策略实践-若谷技术学院

美团DSP广告策略实践

青禾阅读(3429)评论(0)

前言 近年来,在线广告在整个广告行业的比重越来越高。在线广告中实时竞价的广告由于其良好的转化效果,占有的比重逐年升高。DSP(Demand-Side Platform)[1]作为需求方平台,通过广告交易平台(AdExchange)[2]对每...

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机器学习中模型优化不得不思考的几个问题-若谷技术学院

机器学习中模型优化不得不思考的几个问题

豌豆苗阅读(3076)评论(0)

本文根据美团点评算法工程师胡淏4月22日在“携程技术沙龙”上的分享整理而成。文字综合了“携程技术中心”微信公众号的版本和胡淏本人在微博上发表的文章,并有少量编辑加工。 图1 机器学习工程师的知识图谱 图1列出了我认为一个成功的机器学习工程师...

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L3C (LinuxCon + ContainerCon + CloudOpen) 参会总结-若谷技术学院

L3C (LinuxCon + ContainerCon + CloudOpen) 参会总结

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非常有幸参加了2017.6.19~2017.6.20在北京举行的L3C会议,L3C包括LinuxCon,ContainerCon以及CloudOpen。整个会议涉及了各大厂商的最新开源动态,Linux内核,容器及容器编排,网络,SDN以及微...

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美团点评旅游搜索召回策略的演进-若谷技术学院

美团点评旅游搜索召回策略的演进

豌豆苗阅读(3367)评论(0)

本文内容与6月22日第22期美团点评技术沙龙“美团点评AI实践”主题演讲一致,欢迎大家去现场和作者交流。 关注“美团点评技术团队”微信公众号,第一时间获取沙龙最新信息,还可以查阅往期沙龙PPT/视频。 背景 美团点评作为最大的生活服务平台,...

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人工智能在线特征系统中的数据存取技术-若谷技术学院

人工智能在线特征系统中的数据存取技术

蔓姝阅读(3063)评论(0)

一、在线特征系统 主流互联网产品中,不论是经典的计算广告、搜索、推荐,还是垂直领域的路径规划、司机派单、物料智能设计,建立在人工智能技术之上的策略系统已经深入到了产品功能的方方面面。相应的,每一个策略系统都离不开大量的在线特征,来支撑模型算...

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深度学习在美团点评推荐平台排序中的运用-若谷技术学院

深度学习在美团点评推荐平台排序中的运用

青禾阅读(3115)评论(0)

美团点评作为国内最大的生活服务平台,业务种类涉及食、住、行、玩、乐等领域,致力于让大家吃得更好,活得更好,有数亿用户以及丰富的用户行为。随着业务的飞速发展,美团点评的用户和商户数在快速增长。在这样的背景下,通过对推荐算法的优化,可以更好的给...

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即时配送的ETA问题之亿级样本特征构造实践-若谷技术学院

即时配送的ETA问题之亿级样本特征构造实践

豌豆苗阅读(3223)评论(0)

引言 ETA(Estimated time of Arrival,预计送达时间)是外卖配送场景中最重要的变量之一(如图1)。 我们对ETA预估的准确度和合理度会对上亿外卖用户的订单体验造成深远影响,这关系到用户的后续行为和留存,是用户后续下...

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