作者:韩信子@ShowMeAI,Joan@腾讯 地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/tencent-ctr 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 双塔模型是推荐.搜索.广告等多个领域的算法实现中最常用和经典的结构,实际各公司应用时,双塔结构中的每个塔会做结构升级,用CTR预估中的新网络结构替代全连接DNN,本期看到的是腾讯浏览器团队的推荐场景下,巧妙并联CTR模型应用于双塔的方案. 一图读懂全文 实现代码 文中涉及到的DCN / FM…

写在前面:据说下周就要xxxxxxxx, 吓得本宝宝赶紧找些广告的东西看看 gbdt+lr的模型之前是知道怎么搞的,dnn+lr的模型也是知道的,但是都没有试验过 深度学习在美团点评推荐平台排序中的运用 原创 2017-07-28 潘晖 美团点评技术团队 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,可以更好的给用户…

SparkMLlib-协同过滤推荐算法,电影推荐系统,物品喜好推荐 一.协同过滤 1.1 显示vs隐式反馈 1.2 实例介绍 1.2.1 数据说明 评分数据说明(ratings.data) 用户信息(users.dat) 电影信息(movies.dat) 程序代码 二.协同过滤推荐算法--推荐系统代码 2.1 训练数据 2.2 实战代码 2.3 运行结果(亲测可行) 三.Spark MLlib推荐算法 四.基于物品的Spark MLlib代码 推荐模型效果的评估 相关内容原文地址: 博客园:Le…

一.离线推荐服务 离线推荐服务是综合用户所有的历史数据,利用设定的离线统计算法和离线推荐算法周期性的进行结果统计与保存,计算的结果在一定时间周期内是固定不变的,变更的频率取决于算法调度的频率. 离线推荐服务主要计算一些可以预先进行统计和计算的指标,为实时计算和前端业务相应提供数据支撑. 离线推荐服务主要分为统计性算法.基于ALS的协同过滤推荐算法以及基于ElasticSearch的内容推荐算法. 在recommender下新建子项目StatisticsRecommender,pom.xml文件中…

本文将介绍Google发表在RecSys'19 的论文<Recommending What Video to Watch Next: A Multitask Ranking System>.主要解决大规模视频推荐中的排序阶段的多任务学习和用户选偏置问题. 背景 给定当前用户正在观看的视频,推荐给用户下一个可能观看或者喜欢的视频.在实际推荐场景中的两个主要问题: 1)多目标:我们不仅希望推荐的视频用户会点击,而且希望用户会给好评并分享给朋友观看 2)选择偏置:用户点击视频可能因为该视频在页面的顶…

腾讯云Linux系统中启动自己安装的tomcat 首先通过工具查看一下安装的tomcat的位置 进入命令行之后输入以下指令: 此时,tomcat已经启动了.…

原文:WCF技术剖析之十三:序列化过程中的已知类型(Known Type) [爱心链接:拯救一个25岁身患急性白血病的女孩[内有苏州电视台经济频道<天天山海经>为此录制的节目视频(苏州话)]]DataContractSerializer承载着所有数据契约对象的序列化和反序列化操作.在上面一篇文章(<数据契约(Data Contract)和数据契约序列化器(DataContractSerializer)>)中,我们谈到DataContractSerializer基本的序列化规则:如何…

1.待排序中的元素作数组的下标或map的键值 例题:PAT甲级_1141 PAT Ranking of Institutions #include<bits/stdc++.h> using namespace std; ; struct Node { ; , scoreA = , scoreT = ; int score; }; map<string, Node> mp; vector<string> ansSchoolName; bool cmp(string a,…

技术分享:如何在PowerShell脚本中嵌入EXE文件 我在尝试解决一个问题,即在客户端攻击中只使用纯 PowerShell 脚本作为攻击负荷.使用 PowerShell 运行恶意代码具有很多优点,包括: 1.无需在目标上安装其他任何东西. 2.强大的引擎(例如可以直接调用 .NET 代码). 3.可以使用 base64 编码命令来混淆恶意命令,使恶意命令变的不容易被发现.这同样也是一种可以避免使用特殊字符的方法,尤其是在一个涉及多个步骤需要分离不同攻击负荷的高级攻击中. 4.可以使用Invo…

AFM:Attentional Factorization Machines: Learning the Weight of Feature Interactions via Attention Networks 模型入上图所示,其中sparse iput,embedding layer,pair-wise interaction layer都和FM一样,后面加入了一个attention net生成一个关于特征交叉项的权重,将FM原来的二次项累加变成加权累加.这里的attention net其实…