安装一个新的环境，第一件事打开系统自带的浏览器下载安装Chrome，第二件事就是设置为默认浏览器。
在你的 blog 显示广告赚钱，这个插件能够帮你更多，翻译自：Weblog Tools Collection 的 APAD: Adsense Manager
导读：这个年代里，“用数据说话”已经像是一种过气的口号。各行各业不同角色和身份的人们都已懂得“用数据说话”的重要性，甚至日常生活中也需要用数据看清事实，科学吃瓜。所以，当前的重点已经超越了“用数据说话”，而是“怎样用数据说话”。
本文介绍的论文题目为：《Deep Spatio-Temporal Neural Networks for Click-Through Rate Prediction》
阿里近几年公开的推荐领域算法有许多，既有传统领域的探索如MLR算法，还有深度学习领域的探索如entire -space multi-task model，Deep Interest Network等，同时跟清华大学合作展开了强化学习领域的探索，提出了MARDPG算法。
推荐系统中有一个经典的问题就是 EE （exploit－explore）问题，EE 问题有时也叫多臂赌博机问题(Multi-armed bandit problem, K-armed bandit problem, MAB)，简单来说，EE 问题解决的是选择问题。
【导语】：在本文中，阿里的算法人员同时考虑空间域信息和时间域信息，来进行广告的点击率预估。
作者 | Chilia 哥伦比亚大学 NLP搜索推荐 整理 | NewBeeNLP
点击最近有一些小伙伴给我留言说非常想要我开一个推荐系统专题，其实我也有过这个想法，一直没动笔主要有两个原因。第一个原因是担心自己水平不够，班门弄斧或者是误导了一些读者。第二个原因是，我的确不知道这个专题应该怎么写。但是读者有求，总得回应不是，所以咬着牙写了本文。
很久以前跟大家推荐过一个搜索百度网盘资源的网站——云盘精灵，不过近期它已经转为收费使用了，要么付费，要么不用。但作为一个穷人，想让我付费，就得做出让我拍案叫绝的产品，哪怕事后补票呢？
📷 摘要：本篇主要分析Youtube深度学习推荐系统，借鉴模型框架以及工程中优秀的解决方案从而应用于实际项目。首先讲了下用户、广告主和抖音这一类视频平台三者之间的关系：就是平台将视频资源作为商品免费卖给用户，同时将用户作为商品有偿卖给广告主，仅此而已。平台想获取更高的收益就必须提升广告的转化效率，而前提是吸引用户增加观看视频的时长，这里就涉及到视频推荐的问题。因为Youtube深度
在之前的youtube论文介绍中，曾经简单介绍过一些解决位置偏置的方法，本文来详细介绍下华为提出的解决广告推荐中位置偏置的方法。
AI 在 marketing 中有很多应用，例如 搜索，推荐系统，程序化广告，市场预测，语音/文本识别（会话商务），防欺诈，网页设计，商品定价，聊天机器人等。 其中很重要的一个部分叫 audience target，AI 可以应用在这里，可以对顾客和顾客的需求进行精准的定位，找到前20%最有价值的客户，预测顾客下一次会买什么东西，这样可以减少时间金钱等资源的消耗。 另一个应用是内容生成，输入一个关键词，从大量的数据里，找到和这个关键词相关的段落文章等，融合成一段文字。 这个技术可以针对目标客户生成能够吸引
早上起床打开音乐 APP，会有今日歌单为你推荐一些歌曲。地铁上闲来无事，刷一刷抖音等短视频，让枯燥的时光变得有趣。睡前打开购物 APP，看一看今天是不是有新品上架。不知不觉大家已经习惯了这些 APP，不知道大家有没有留意到为什么这些 APP 这么懂你，知道你喜欢听什么音乐，喜欢看什么类型的短视频，喜欢什么样的商品？
7月30日，搜狐大数据中心技术经理李滔在CSDN Spark微信用户群，与近千名Spark技术开发人员，结合搜狐内部的新闻与广告推荐系统，深入分享了团队基于Spark的机器学习实战。 ---- 李滔，中国科技大学博士毕业，现供职于搜狐大数据中心用户推荐部，从事推荐和广告算法研发工作。主要关注技术方向包括广告技术、并行计算、大数据分析等。 李滔曾就职于理光北京研究所以及Teradata公司。在理光期间设计了理光相机的第一代人脸检测/对焦系统。之后在Teradata公司从事大规模数据挖掘的算法设计开发，基
CCF-腾讯犀牛鸟基金由腾讯与中国计算机学会联合发起，旨在通过搭建产学合作平台，连接产业实践问题与学术科研问题，支持海内外优秀青年学者开展与产业结合的前沿科研工作。 今天恰逢本年度CCF-腾讯犀牛鸟基金报名截止倒数第十天，还请您关注项目关键时间节点，选定申报命题后提前完成申报工作。 本篇文章将重点介绍2018年基金发布课题中有关大数据技术与区块链技术的部分，欢迎青年学者关注了解，希望大家可以从中找到适合自己的申报命题。 您也可以查看往期内容，了解其它四个课题方向的详细信息： 机器学习，计算机视觉及模式识别
CCF-腾讯犀牛鸟基金由腾讯与中国计算机学会联合发起，旨在通过搭建产学合作平台，连接产业实践问题与学术科研问题，支持海内外优秀青年学者开展与产业结合的前沿科研工作。 今天恰逢本年度CCF-腾讯犀牛鸟基金报名截止倒数第十天，还请您关注项目关键时间节点，选定申报命题后提前完成申报工作。 本篇文章将重点介绍2018年基金发布课题中有关大数据技术与区块链技术的部分，欢迎青年学者关注了解，希望大家可以从中找到适合自己的申报命题。 您也可以查看往期内容，了解其它四个课题方向的详细信息： 点击☞ 机器学习，计算机
推荐 6 款贼好用的油猴脚本，其中有 4 个是笔者开发的，看完了文章，要是对这几款脚本感兴趣的话，赶紧去试试看，且用且珍惜！
摘要：本篇主要介绍了项目中用于商业兴趣建模的DSSM双塔模型。作为推荐领域中大火的双塔模型，因为效果不错并且对工业界十分友好，所以被各大厂广泛应用于推荐系统中。通过构建user和item两个独立的子网络，将训练好的两个“塔”中的user embedding 和item embedding各自缓存到内存数据库中。线上预测的时候只需要在内存中计算相似度运算即可。DSSM双塔模型是推荐领域不中不得不会的重要模型。
还记得去年人满为患的推荐系统论坛吗？没错，就是那个挤都挤不进去的推荐系统论坛。2017年12月9日，在2017中国大数据技术大会上，该论坛将再次重装上阵！ 推荐系统论坛向来是中国大数据技术大会上最受关注的论坛之一，去年，推荐系统论坛给大家带来了《基于大数据的个性化出行服务与公共资源协同分配》、《易到大数据的过去、现在和将来》、《滴滴交通大数据实战》、《综合交通运行感知体系构建与监测大数据统筹应用》、《携程Spark 算法平台及其应用》等精彩内容。 而在今年的推荐系统论坛上，论坛主席AdMaster技术副总裁
作者：alieyu 腾讯VTeam技术团队高级工程师 导语| 信息流产品的内容分发方式包括：推荐、投放、push、订阅等，其中的"推荐"是最为主流，也是大家最为熟知的分发方式。但，在实际的信息流产品中，通常是多种分发方式相辅相成，共同打造良好内容生态，共同提升用户体验。本文将以【投放】为主线，给出个人对内容分发场景的一些浅薄思考和理解。 01 为什么需要投放系统 要证明世上没有鬼是很难的，但如果要证明有，却很简单，举例说明即可。同理，要证明为什么需要xxx，只需要说明：没有xxx，不行即可。因此，“
张夏天，曾在IBM中国研究院，腾讯数据平台部，华为诺亚方舟实验室任职。对大数据环境下的机器学习，数据挖掘有深入的研究和实践经验。现任TalkingData首席数据科学家，主要工作有三块：一是大规模机器学习能力的建设，二是基础数据的深度挖掘和整理，三是支持不同业务的数据挖掘和业务建模的工作。前两个工作都是为了支持第三个工作的高效进行。 CSDN：您对算法是怎样的理解？以及相比于产品决策团队、数据工程师，算法工程师在一个公司里如何安排好自己的位置？ 张夏天：算法是机器学习的核心，所有的研究都是为了最后设计出更
说到人工智能，很多行业以及很多平台都有用到，通过人工智能的技术来做检测，让违规的视频内容无法展示，尽量创造出良好的互联网环境。使用人工智能技术最多的平台，无疑就是现在拥有最大视频流量的抖音平台。下面一起来了解抖音视频人工智能审核的相关知识。
(观众批驳：nlp有大量缺乏自动评价指标的问题，尤其在生成类nlp问题上十分严重，很多问题只能靠人工评估，甚至靠人工都很难做到无偏和信服的评价结论，比如开放域闲聊问题，以及各种可控文本生成问题。)
一开始，我所做的重构都停留在细枝末节上。随着代码趋向简洁，我发现自己可以看到一些设计层面的东西了，这些是我以前理解不到的，如果没有重构，我达不到这种高度。
对互联网广告来说，让不同的用户看到不同的广告是一件特别基本、也特别重要的事。比如，会吸引一位男性游戏爱好者的广告，内容很可能是电竞显示器、专业游戏键盘，而且他也很可能真的去购买广告中推荐的商品；可要是广告推荐的内容是香水、口红，他既不了解、也不感兴趣，这个广告推荐的机会就白白浪费了。
在国家大力推进移动应用适老化改造专项行动及消除老年人“数字鸿沟”的背景下，一年多来，移动应用适老化改版多点开花，涵盖老年人日常数字生活的许多方面。软件绿色联盟策划了应用适老化实测体验专题，模拟老年人使用场景、操作习惯，从使用主观感受出发，对多款头部应用的适老化改造成果进行上手体验并输出体验报告，旨在帮助App更好地进行适老化设计和实现。
ACM SIGKDD（国际数据挖掘与知识发现大会，简称 KDD）是国际数据挖掘领域的顶级会议，由 ACM 的数据挖掘及知识发现专委会（SIGKDD）主办，被中国计算机协会推荐为A类会议。自 1995 年以来已连续举办 26 届，今年将于 8月14日至18日 在新加坡举办。
前言 大数据时代，海量流量和数据是变现的源泉。腾讯拥有最多样的用户数据，社交、聊天、游戏、听音乐、看电影、逛电商，等等，有巨大的挖掘空间，个性化精准推荐无疑是一把开矿的钥匙。TEG-数据平台部基于“数据+算法+系统”的设计理念，海量数据实时采集、流式计算、实时建模、实时推荐，构建海量、实时、精准的个性化精准推荐平台。建设这套能承载300亿次/天的推荐请求，300000次/天多维交叉计算的分布式实时计算平台是一项浩大工程，保障这套平台质量也是非常大的挑战。 本文将重点介绍现网引流测试方法在TEG-数据平台部
大家好，前两天有一个小伙伴加我微信咨询。他说他不想读研，想要直接本科毕业就参与工作。但是又担心自己由于没有学历优势，无法在校招当中获得机会，于是便来向我请教，能不能指点迷津提供一些具体的实操性措施。与他一番畅谈之后，我自己回过头来想想，这的确是一个好问题，所以写下了此文，和大家一起分享一点个人的想法和心得。
广告位合约是最早产生的在线广告售卖方式。它指媒体和广告主约定在某一时间段内某些广告位上固定投放该广告主的广告，相应的结算方式为CPT。这是一种典型的线下广告投放模式，在互联网广告早期被采用。这种方式无法做到按受众投放广告，因而无法进行深入的效果优化。
主编推荐：这篇文章解释了不少我们心头的疑惑，为什么流量价格一直上涨？虽然发生在美国，但却似乎完完全全是国内的写照。特别推荐大家阅读。
【新智元导读】7月30日，2018腾讯广告算法大赛决赛结果出炉：来自吉林大学、哈工大和北邮同学组建的“葛文强”队夺得大赛冠军，赢得30万元奖金！这次大赛赛题是Lookalike技术，目的是帮助广告主触达最大化相似人群量级，从而高效促进营销目标转化。主办方介绍，本届参赛选手73%是学生团队，C9院校参赛人数都超过了一百，竞争非常激烈。
LinkedIn 的会员可以在自己的档案中填充个人信息，例如工作经历、教育经历、技能专长等等。从会员的输入中，我们利用人工智能模型来抽取他们的档案属性或档案实体。这个过程被称为标准化和知识图谱的构建，并生成与会员有关的实体的知识图谱。
如何科学地划分用户群体？如何在聚类中同时考虑用户特征和社会关系？如何利用好多个视角的数据获得一个更加全面的用户聚类结果？5月29日（本周五）晚上7点开始的Wiztalk线上直播中，北京邮电大学的石川教授介绍其发表于WWW2020上面的两篇论文，为以上问题给出先进的解决思路，欢迎各位聆听。 关于Wiztalk Wiztalk是腾讯高校合作中心组织的系列产学融合知识分享讲座，鼓励用更加科普式的知识传播方式，讲解近代及当代技术发展中的大事件，让读者能够系统性了解在过去、现在、未来中，科学研究如何为人类的社会
作者：罗恩·科哈维（Ron Kohavi）、黛安·唐（Diane Tang）、许亚（Ya Xu）
CCF-腾讯犀牛鸟基金由腾讯与中国计算机学会联合发起，旨在为全球范围内最具创新力的青年学者搭建产学研合作及学术交流的平台，提供了解产业真实问题，接触业务实际需求的机会，并通过连接青年学者与企业研发团队的产学科研合作，推动双方学术影响力的提升及应用成果的落地，为科技自主研发的探索和创新储备能量。 本年度共设立9个重点技术方向，29项研究命题 申报截止时间：2019年6月15日24:00 上期我们介绍了智慧教育&机器学习 本文将介绍计算机视觉及模式识别 欢迎海内外青年学者关注并申报。 三、计算机视觉及模式
在营销领域，AI早已扮演着重要角色。它能做完整的用户画像；也能做复杂的数据整合，将用户不同时间、场合做过的事情，跨越时间和平台维度再联系起来；还能给出精准的预测。 “AI很大的价值在于个性化。”2017年9月12日，在腾讯智慧峰会上，腾讯人工智能实验室（AI Lab）主任张潼博士，对AI在营销的巨大价值提出了自己的看法。 张潼还受邀与MarTech概念提出者、chiefmartec.com创办人斯科特·布林克（Scott Brinker）对话，就AI在未来营销中的作用展开讨论。几位嘉宾们一致认为，在数字
【新热点】 B站发布商业中台系统“品牌银行” TikTok举行首个直播购物活动“On Trend” 中消协“点名”20款APP注销难：涉淘宝腾讯视频等 抖音独立电商App抖音盒子正式运行 【新奇特】 百度新增“Wonder”App：定位年轻群体泛信息服务平台 顺丰同城新增“埋单单”微信小程序试水社交拼单 新热点 12月10日 B站发布商业中台系统“品牌银行” （图片来源于网络） 据悉，B站近期在上海举办的ADTALK 2021营销大会上，副董事长兼COO李旎首次发布了B站商业中台系统“品牌银行”。品牌银
昨天加班到很晚，遇到一个很奇怪的问题，今天才大概定位产生的原因！ 很多时候问题很难复现，导致排查问题的效率就不是那么的高效！本来想着写一下这次排查问题的总结，还是后面有时间在写。
在营销领域，AI早已扮演着重要角色。它能做完整的用户画像；也能做复杂的数据整合，将用户不同时间、场合做过的事情，跨越时间和平台维度再联系起来；还能给出精准的预测。 “AI很大的价值在于个性化。”2017年9月12日，在腾讯智慧峰会上，腾讯人工智能实验室（AI Lab）主任张潼博士，对AI在营销的巨大价值提出了自己的看法。张潼还受邀与MarTech概念提出者、chiefmartec.com创办人斯科特·布林克（Scott Brinker）对话，就AI在未来营销中的作用展开讨论。几位嘉宾们一致认为，在数字营
随着推荐算法逐渐的发展，大佬们的研究方向主要切分成了两部分：一个是对特征的调整，大家想尽办法挖掘特征中的隐含信息，寻找新的特征而且不断进行组合交叉，例如：FM、FFM系列的模型；另一个是对模型的结构调整，另一群人又想尽办法的寻找用户交易行为的特性，添加或优化各种模型结构，以便快速发现数据信息，例如：AFM、NFM以及我们今天要了解的DIN模型。
本文介绍了腾讯数平精准推荐团队的OCR识别算法，包括识别算法的演进之路以及4个代表性方法。
本文对 luban-mall 电商项目中的商品中心和订单中心业务进行了一番梳理，主要梳理了业务功能对应的表结构和对应的页面操作入口，熟悉这两个模块的业务开发流程。希望对正在学习luban-mall项目的小伙伴能有所帮助。下一篇文章笔者将继续发文介绍电商项目中的支付流程业务，敬请期待！
最近，各大平台搜索广告事件闹得沸沸扬扬，尤其是医疗广告领域，这一事件引发了用户对搜索的关注，一向以口碑著称的谷歌也概莫能外。
作者在上篇文章中讲解了《矩阵分解推荐算法》，我们知道了矩阵分解是一类高效的嵌入算法，通过将用户和标的物嵌入低维空间，再利用用户和标的物嵌入向量的内积来预测用户对标的物的偏好得分。本篇文章我们会讲解一类新的算法：因子分解机(Factorization Machine，简称FM，为了后面书写简单起见，中文简称为分解机)，该算法的核心思路来源于矩阵分解算法，矩阵分解算法可以看成是分解机的特例(我们在第三节1中会详细说明)。分解机自从2010年被提出后，由于易于整合交叉特征、可以处理高度稀疏数据，并且效果不错，在推荐系统及广告CTR预估等领域得到了大规模使用，国内很多大厂(如美团、头条等)都用它来做推荐及CTR预估。
在《当推荐系统遇上用户画像：你的画像是怎么来的？》一文中，我们介绍了怎么通过TF-IDF的方式得到用户的画像。而在本文中，我们来聊一下在搜索、推荐、计算广告系统中“画像是怎么用的？”。
点个关注👆跟腾讯工程师学技术 导语|秉承“技术提效”理念，探寻多媒体AI技术于广告业务的最佳应用实践。 本文由腾讯广告多媒体AI中心总监、杰出科学家刘威撰写，他和他的团队打造了以混元AI大模型为代表的广告多媒体AI技术矩阵，并应用于腾讯广告系统升级中。这一创举提升了广告系统的理解能力，让系统更加智能，从而提高用户体验以及广告转化效果与广告制作效率。 腾讯广告秉承“技术提效”理念，基于太极机器学习平台，凭借混元AI大模型和广告大模型，充分提升了广告系统的理解能力和运算能力，助力广告主达成起量、成本和稳定
以下内容均基于百度关键词推荐系统进行讨论 本文内容主要集中在使用机器学习方法判断两个短文本的相关性为基础构建商业关键词推荐系统。 为方便读者理解， 会先介绍该技术的具体应用背景及场景。 广告主在百度或google上进行广告投放时， 需要选择关键词， 以向搜索引擎表述自己想要覆盖的有商业价值的网民搜索流量。 在选择关键词后， 还需要设定具体的关键词匹配模式， 以告诉搜索引擎选择的关键词以何种方式去匹配网民的搜索。 举个例子： 网民在百度上搜索 ‘鲜花快送’， 假设商家A是卖花的， 搞鲜花速递业务的， 则
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