导读：个性化推荐系统，简单来说就是根据每个人的偏好推荐他喜欢的物品。互联网发展到现在，推荐系统已经无处不在，在各行各业都得到普遍都应用。亚马逊号称 40% 的收入是来自个性化推荐系统的，淘宝的个性化推荐系统也带来非常大的收益，新闻媒体的个性化推荐系统典型的是今日头条，直播平台给用户推荐喜欢的主播，金 ....

上一篇贝壳找房【语言模型系列】原理篇一：从 one-hot 到 Word2vec 讲到了 word2vec 存在”一词多义“的问题，其主要原因在于 word2vec 生成的词向量是“静态”的，每一个词固定的对应着一个词向量表示，也就是说在 word2vec 训练好之后，在使用单词的向量表示的时候，不 ....

一、概述 日志是记录系统中各种问题信息的关键，也是一种常见的海量数据。日志平台为集团所有业务系统提供日志采集、消费、分析、存储、索引和查询的一站式日志服务。主要为了解决日志分散不方便查看、日志搜索操作复杂且效率低、业务异常无法及时发现等等问题。 随着有赞业务的发展与增长，每天都会产生百亿级别的日志量 ....

[图片] 介绍 《神经 ⽹络和深度学习》是 ⼀本免费的在线书，对读者数学知识需求适度，兼顾理论和动手实践。⽬前给出了在图像识别、语 ⾳识别和 ⾃然语 ⾔处理领域中很多问题的最好解决 ⽅案，教读者在神经 ⽹络和深度学习背后的众多核 ⼼概念。本书翻译：朱小虎。 本书英 ⽂原版地址为： http://ne ....

[图片] 分享嘉宾：申站 知乎 算法工程师 编辑整理：许宴铭 出品平台：DataFunTalk 导读： 大家好，我是申站，知乎搜索团队的算法工程师。今天给大家分享下知乎搜索中文本相关性和知识蒸馏的工作实践，主要内容包括： 知乎搜索文本相关性的演进 BERT 在知乎搜索的应用和问题 知识蒸馏及常见方案 ....

[图片] 分享嘉宾：曲瑶 58 同城 架构师 编辑整理：张磊 出品平台：DataFunTalk、AI 启蒙者 导读： 随着大数据的快速发展，大数据应用已经融入各行各业。在很多场景中得到了商业化实践。今天和大家分享下 58 同城联盟广告平台架构及实践。主要包括：58 联盟广告 SSP 媒体平台、投放平 ....

近年来，语音识别技术得到了广泛的应用，人们开始将需求转向识别过程中错误词的捕捉、音频质量的检测等领域。本文通过计算置信度，赋予每个单词或每条语句相应的分数，设置合适的阈值，可以将语音识别系统输出中的某个单词标记为正确或不正确，将某条语句标记为高质量或低质量，便于系统进行后续研究及应用。 1 为什么要 ....

导读：深度学习得益于良好的深层特征表达性，目前在视觉、文本、语音等领域获得了广泛的应用。搜索领域紧贴用户需求，作为深度学习商业变现最成功的路径之一，众多头部企业发展出了许多优秀的应用。58 同城是国内最大的生活信息服务平台，涵盖房产、招聘、黄页、二手车等多个业务，在多个业务线的搜索服务上，TEG 搜 ....

[链接]中，我们对 DNN 的模型和前向传播算法做了总结，这里我们更进一步，对 DNN 的反向传播算法（Back Propagation，BP）做一个总结。 1. DNN 反向传播算法要解决的问题 [图片]

分享嘉宾：孙拔群 贝壳找房 高级技术经理 编辑整理：James 出品平台：DataFunTalk 导读： 大家好，我是贝壳找房的孙拔群，今天给大家带来的是基于事理图谱的智能培训，我将从以下五个方面来跟大家进行分享。 贝壳找房实体图谱进展 贝壳找房事理图谱进展 知识图谱在智能培训的应用 知识运营闭环的 ....

向量检索基本概念 向量从表现形式上就是一个一维数组。我们需要解决的问题是使用下面的公式度量距离寻找最相似的 K 个向量。 [图片] 欧式距离： 两点间的真实距离，值越小，说明距离越近； 余弦距离：就是两个向量围成夹角的 cosine 值，cosine 值越大，越相似； 汉明距离：一般作用于二值化向量 ....

[图片] 分享嘉宾：王瑞欣 知乎 算法工程师 编辑整理：郭真继 出品平台：DataFunTalk 导读： 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。今天分享的内容是知乎搜索排序模型的演 ....

[图片] 分享嘉宾：刘亮 美团 资深算法工程师 编辑整理：吴雪松 出品社区：DataFunTalk 导读： 在过去的 20 年中，搜索过程中处理查询的方式以及向用户显示结果的方式已完全改变。该过程已经从仅基于文本匹配的检索发展到现阶段——尝试基于对查询的真实语义理解以及上下文，位置，时间，用户的先前 ....

作者&编辑 | 言有三 公众号： 有三 AI 模型剪枝作为一项历史悠久的模型压缩技术，当前已经有了比较大的进步和发展，本文给大家梳理模型剪枝的核心技术，发展现状，未来展望以及学习资源推荐。 1 模型剪枝基础 1.1 什么是模型剪枝 深度学习网络模型从卷积层到全连接层存在着大量冗余的参数，大量 ....

[图片] 文章作者：杨旭东 阿里 算法工程师 编辑整理：Hoh Xil 内容来源：杨旭东@知乎 出品社区：DataFun 导读： 度量学习 ( metric learning ) 研究如何在一个特定的任务上学习一个距离函数，使得该距离函数能够帮助基于近邻的算法 ( kNN、k-means 等 ) 取 ....

来源：Datawhale 寄语：本文介绍了 SVM 的理论，细致说明了“间隔”和“超平面”两个概念；随后，阐述了如何最大化间隔并区分了软硬间隔 SVM；同时，介绍了 SVC 问题的应用。最后，用 SVM 乳腺癌诊断经典数据集，对 SVM 进行了深入的理解。 支持向量机（support vector ....