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详解 Google 多任务学习模型 MMoE ( KDD 2018 )
详解 Google 多任务学习模型 MMoE ( KDD 2018 )

本文对MMoE 模型进行详解。

深度排序模型在淘宝直播的演进与应用
深度排序模型在淘宝直播的演进与应用

淘宝直播近两年在排序模型上进行了持续的迭代优化和演进落地,在多目标学习、跨场景迁移、召回匹配、大促GMV优化上都有比较成功的应用实践。

阿里1688直播推荐算法实践
阿里 1688 直播推荐算法实践

近年来,电商呈现内容化的趋势,以直播和短视频为首,内容化提升了用户体验,增加了平台收益。

飞猪旅行推荐算法应用实践
飞猪旅行推荐算法应用实践

本文从旅行行业的典型场景切入,提炼出了飞猪在用户理解领域的普适经验。

谷歌大规模多目标排序实践:Youtube视频推荐核心技术
谷歌大规模多目标排序实践:Youtube 视频推荐核心技术

本文提出了一套大规模多目标排序框架应用于Youtube视频推荐平台。

YouTube 多目标排序系统:如何推荐接下来收看的视频
YouTube 多目标排序系统:如何推荐接下来收看的视频

本文介绍 聚焦于大规模视频推荐中的排序阶段,介绍一些比较实在的经验和教训。

多任务学习在推荐算法中的应用(三)
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。

智源联合清华开源FastMoE:首个支持 PyTorch 框架的 MoE 系统,万亿AI模型基石
智源联合清华开源 FastMoE:首个支持 PyTorch 框架的 MoE 系统,万亿 AI 模型基石

相比直接使用 PyTorch 实现的版本,提速 47 倍。

Multi-task多任务学习在推荐算法中应用(2)
Multi-task 多任务学习在推荐算法中应用 (2)

Conversion Rate Prediction via Post-Click Behaviour Modeling

一矢多穿:多目标排序在爱奇艺短视频推荐中的应用
一矢多穿:多目标排序在爱奇艺短视频推荐中的应用

短视频具有内容丰富、信息集中、用户粘性大的特点,如何提高短视频分发的效率和推荐精准度,有效提升消费时长、留存等关键业务指标,是推荐系统的核心能力和建模目标。

爱奇艺视频内容的个性化分发与生产
爱奇艺视频内容的个性化分发与生产

在 AICon 北京 2019 大会上,杨紫陌讲师做了《爱奇艺视频内容的个性化分发与生产》主题演讲。

智能推荐算法在花椒直播中的应用
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。

知乎搜索排序模型的演进
知乎搜索排序模型的演进

搜索,是用户获取信息,找答案最方便快捷的方式。一次用户搜索会经历 Query 解析、召回、排序多个环节,排序作为最后整个过程一环,对用户的体验有最直接的影响。

多任务学习在美图推荐排序的近期实践
多任务学习在美图推荐排序的近期实践

本文介绍将多任务学习应用于点击率和关注转化率预估的一些思考和实践经验。这些实践已全量覆盖美图秀秀社区以及美拍热门等推荐场景。

Al与推荐技术在腾讯QQ浏览器的应用
Al 与推荐技术在腾讯 QQ 浏览器的应用

在 AICon 全球人工智能与机器学习技术大会(2021)北京站上,腾讯信息平台与服务线 CTO、PCG 事业群推荐与 AI 中台负责人徐羽带来了主题为《Al 与推荐技术在腾讯 QQ 浏览器的应用》的分享,详细介绍了 QQ 浏览器近年来在 AI 推荐技术方面走过的技术旅程。本文由 InfoQ 根据徐羽的演讲内容进行整理,希望对你有所启发。

京东电商搜索中的语义检索与商品排序
京东电商搜索中的语义检索与商品排序

本文将介绍京东搜索场景中的两块技术,语义检索与商品排序。

多任务学习在推荐算法中的应用(二)
多任务学习在推荐算法中的应用(二)

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。

浅谈 UC 国际信息流推荐
浅谈 UC 国际信息流推荐

本文介绍下发链路中常见的一些问题。

360展示广告智能化演进
360 展示广告智能化演进

本文主要介绍了效果优化系统随业务发展的演进过程,聚焦如何使用算法解决客户痛点,实现广告投放智能化。使大家了解到展示广告算法团队如何分析业务,如何选择算法,如何优化系统的过程。

全民K歌直播推荐算法实践
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。

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