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随着业务场景的展开和大数据的积累,国美的推荐架构和机器学习算法也持续地升级和迭代。本文将详细介绍2016年以来,由11.11大促驱动的国美个性化推荐系统核心技术的演进历程。
智能推荐系统是在大数据的基础上,基于用户的兴趣进行个性化推荐,并且对用户和商品之间的交互信息进行持续监测和反馈,并不断优化推荐系统,从而提高用户体验、丰富平台内容、提高商业价值。 在智能推荐系统的加持下,内容生产从以“编辑推荐”为核心变成以
在 ArchSummit 北京大会的现场,InfoQ 有幸采访到了贝壳团队的许燕松,他给我们介绍了推荐系统在房产领域的实践。
本文研究了一种基于自然语言理解的客服QA推荐系统,该系统目前已应用在百度云客服团队,在提升百度云用户体验、减轻客服压力等方面取得了不错的成效。
本次分享介绍第四范式在搭建智能客服系统的过程中,如何开发并解决该领域内的常见问题。
本文就第四范式在智能推荐系统架构方面的探索实践,聊一聊在应用架构治理方面提升推荐服务开发维护效率,增强系统灵活性和扩展性的新探索。
近些年智能手机等终端设备的算力有了显著提升,这些算力足以支持一些中等规模的DNN模型进行推理与训练
本文转载自技术琐话公众号
此次分享的是以WQ(微信手Q)购物智能推荐系统介绍智能推荐算法在实际中的应用,介绍的WQ购物从海量服务到简单的个性服务到现在的个性化服务发展历程。
数据贯穿了人工智能的始终,虽然不同层级和领域的企业对数据的应用程度和应用方式各不相同,但是对数据数量和质量上的要求是相同的。许多学术界学者开始进入工业界的一大原因,就是因为工业界拥有大量、一手的数据——这是人工智能发展必不可少的动力与燃料。李开复曾提到,人工智能更适用于拥有大数据基础,且数据量可以实现自我推动的公司,所以,在加入人工智能领域的竞争之前,不妨先看看自己的数据准备是否充分。
机器学习平台真正落地并产生价值才更有意义
“智谱 AI”或将成为“中国版 OpenAI” ?智谱 AI目前已获得超过 25 亿人民币融资,估值百亿。为何众多知名机构和投资人选择它?它将会如何发展?
AI技术正在变革着网络视频内容的生产和传播方式。以爱奇艺为例,其每天产生的视频数量规模从几万量级到上百万量级不等,爱奇艺构建的智能推荐系统利用搜索推荐、深度学习等技术,让这些海量内容得到了个性化分发的同时也满足了用户的体验。
10月18日-19日,QCon 上海落地,日程确认,错过遗憾哦~
科技大神千千万,“沐神”确是独一份。
李沐技术分享会
英特尔隆重发布了英特尔®️ 至强® 6能效核处理器,这也是首款采用Intel 3制程的产品,标志着数据中心级计算平台的一大飞跃。
本文从政策及技术发展对推荐系统的影响、推荐系统的就业变化、推荐系统的应用场景及交互方式、推荐算法与工程架构、人与推荐系统的有效协同、推荐系统多维度价值体现等6个方面来讲解推荐系统的未来发展