cvr预估
收录了 cvr预估 频道下的 50 篇内容
SIGIR2018 高分录用——阿里妈妈公开全新 CVR 预估模型
近期，阿里妈妈算法团队发表了一篇题为《Entire Space Multi-Task Model: An Effective Approach for Estimating Post-Click Conversion Rate》的论文，公开了全新的CVR预估模型。该模型解决了传统CVR预估模型难以克服的样本选择偏差和训练数据过于稀疏的问题，同时开放了业界首个包含用户序贯行为的大规模数据集。
因果推断在阿里飞猪广告算法中的实践
在飞猪搜索CPC广告业务中，广告策略不仅需要考虑CPC消耗和广告主ROI，平台整体营收 ( 即CPC消耗+自然交易抽佣 ) 也是不能忽略的优化目标。
Multi-task 多任务学习在推荐算法中应用 (2）
Conversion Rate Prediction via Post-Click Behaviour Modeling
多任务学习在推荐算法中的应用（一）
本文主要总结了近两年工业界关于 Multi-task 模型在推荐场景的一些应用和工作。
阿里妈妈广告排序算法创新之旅
本次分享介绍阿里妈妈精准定向广告的算法升级话题，详细介绍如何一步一步做到让用户开心的点击广告。
多任务学习在推荐算法中的应用（三）
本文主要总结了近两年工业界关于 Multi-task 模型在推荐场景的一些应用和工作。
Hulu：视频广告系统中的算法实践
本文介绍机器学习、人工智能技术如何在 Hulu 的广告系统中实践落地，如何帮助广告业务更加高效的运转。
阿里开源深度学习框架 XDL，面向广告、推荐、搜索场景
11月28日，阿里巴巴旗下大数据营销平台阿里妈妈宣布开源深度学习框架XDL。这是阿里巴巴首次公开的深度学习框架，也是业界首个面向高维稀疏数据场景的深度学习开源框架，突破了现有深度学习开源框架大都面向图像、语音等低维稠密数据而设计的现状。
全民 K 歌直播推荐算法实践
直播是社交娱乐app的综合性变现工具，如何培养用户的心智，高效的建立用户和主播的多种连接 ( 点击、观看、关注、常看、常打赏 ) 是直播生态的重要问题之一。
Multi-task 多任务模型在推荐算法中应用
CVR是指从点击到购买的转化，传统的CVR预估会存在两个问题
如何从 0 到 1 构建个性化推荐？
本文介绍58招聘如何通过个性化推荐技术服务大规模求职者和招聘企业。
智能推荐算法在花椒直播中的应用
本文介绍花椒直播平台在直播场景中运用推荐算法，怎么样从0到1建立推荐系统。
京东推荐系统中的兴趣拓展如何驱动业务持续增长
如何基于商品知识图谱做兴趣召回？
同为工业界最大的推荐业务场景，快手短视频推荐与淘宝推荐有何不同？
快手短视频推荐在技术实现上有什么独特的难点？未来推荐技术领域还有哪些重要的技术趋势和方向值得关注？让我们来一探究竟。
阿里首个深度学习框架 XDL 正式开源！
11月28日，阿里巴巴旗下大数据营销平台阿里妈妈宣布开源其首个深度学习框架 X-Deep Learning（XDL），但彼时并没有给出开源项目地址。今天，阿里妈妈终于正式公布此项目开源地址。
深度召回在招聘推荐中的挑战和实践
本文介绍代价敏感、向量检索等技术在招聘深度召回中的应用。
机器学习会颠覆测试工程师的工作吗？
解读机器学习在软件测试领域的应用与创新
腾讯音乐：全民 K 歌推荐系统架构及粗排设计
腾讯音乐娱乐集团 ( TME ) 目前有四大移动音乐产品：QQ音乐、酷狗音乐、酷我音乐和全民K歌，总月活超8亿。
360 展示广告召回系统的演进
本文从召回系统演进的角度详细阐述工程实践中的算法应用、技术难点以及解决方案。
京公网安备 11010502039052号 | 产品资质
