题记:推荐引擎根据的分类根据数据源,分为基于人口统计学的(用户年龄或性别相同判定为相似用户)、基于内容的(物品具有相同关键词和Tag,没有考虑人为因素),以及基于协同过滤的推荐(发现物品,内容或用户的相关性推荐...(机器学习,所谓机器学习,即让计算机像人脑一样持续学习,是人工智能领域内的一个子领域)。...推荐算法: 潜在因子(Latent Factor)算法。 应用领域:“网易云音乐歌单个性化推荐”、“豆瓣电台音乐推荐”等。 关键因素: 评分矩阵的UV分解的理解。...算法思想: 每个用户(user)都有自己的偏好,比如A喜欢带有小清新的、吉他伴奏的、王菲等元素(latent factor),如果一首歌(item)带有这些元素,那么就将这首歌推荐给该用户...因此我们队张三推荐四首歌中得分最高的B,对李四推荐得分最高的C,王五推荐B。 如果用矩阵表示即为: ?
在此背景下,8月10日下午,深演智能在北京召开媒体发布会,正式对外发布了深演智能的首款智能推荐平台产品。 发布会上,首席技术官欧阳辰先生对推荐平台的诞生及技术优势进行了介绍。...“深演智能推荐平台是由福尔摩斯AI(HOLMES AI)赋能的智能推荐平台。经过产品团队两年的技术和实践打磨。”...首席技术官欧阳辰先生 随后,欧阳辰先生也正式发布了深演智能这款推荐平台。...深演智能推荐平台产品内置的丰富能力,能实现自由操作和组合,支持热榜、业务规则、AI算法等多种来源,经过模型智能筛选,推荐更适合用户的个性化内容。 瓶颈二是策略上的低效。...零售事业群副总裁赵琛先生 深演智能一方面帮助其构建混合产品推荐引擎,实现个性化产品推荐;一方面利用福尔摩斯平台的智能推荐功能找到最优模型解决方案,大幅提升了订单转化率。
02 先聊人工智能 说推荐系统之前先掰掰人工智能,这个词估计大家能能听得懂,毕竟是风口上的名词,想没听过也难。那么问题来了,你觉得推荐系统与人工智能有什么关系?...或许大半的人会认为没有半毛钱的关系,这让我想到了前几天周末在知乎上怼的一个问题,问题的核心就是:“现在大数据都很low了,大家都是去搞人智能了”。...这典型就是对于人工智能定义认知的问题,个人认为人工智能就是一个偏业务的定义,多维度多学科交叉的概念,压根儿就不好以技术维度去对比去评判。其核心的三要素就是:算法、计算能力以及数据。...所以,追究其本质,其实也是算法模型+计算过程+基础数据的流程,并且最终达到了机器自动化、智能化的效果,从广义的角度来说,或许复杂一些的推荐系统或许也能纳入人工智能的范畴了(真心怕那种一说到人工智能=神经网络的选手...比如,你好奇什么是人工智能,那么你就会用诸如谷歌、或者国产大百度去搜索,然后获取到相关网页,去点击查看,最终完成你了解人工智能这个信息获取的目的。
作者:Ivan Medvedev, Haotian Wu, Taylor Gordon 编译:ronghuaiyang 导读 给大家介绍一下Instagram的Explore智能推荐系统的一些概要。...总的来说,这些解决方案代表了一个基于 3 部分排名漏斗的高效人工智能系统,该系统提取 650 亿个特征,每秒做出 9000 万个模型预测。...工程师可以像 python 那样编写推荐算法,并在 c++中快速高效地执行。...建立蒸馏模型的模拟行为可以最大限度地减少调整多个参数和在不同的分级阶段维护多个模型的需要。利用这一技术,我们可以有效地评估更大的媒体集,以在控制计算资源的同时找到每个排名请求中最相关的媒体。...我们想要确保我们推荐的内容既安全又适合探索的全球社区的许多年龄。使用各种信号,我们在为每个人建立合适的目录之前,过滤掉我们认为不适合推荐的内容。
↑点击上方“PPV课大数据”免费订阅 作者:杨朝峰 智能制造的实质是通过全链条、全生产线、全周期的数据化而获得更智能、更高效的产品和服务提供能力。...这是因为,云计算、大数据、人工智能、机器学习等技术的发展将驱动人类智能迈向更高境界,推动着人类各种生产工具的智能化和现代化,其带来产业变革和就业结构的影响将超越过去300年工业化的历史。...智能制造涵盖以智能工厂为载体的智能生产、以智能互联为特征的智能服务。...智能生产是指以智能制造系统为核心,以智能工厂为载体,通过在工厂和企业内部、企业之间以及产品全生命周期形成以数据互联互通为特征的制造网络,实现生产过程的实时管理和优化。...这三方面大数据信息流最终通过互联网在智能设备之间传递,由智能设备进行分析、判断、决策、调整、控制并继续开展智能生产,生产出高品质的个性化产品。可以说,大数据是智能制造的基础。
感谢郝强博士分享的《车源及客户智能算法介绍》(以下简称《算法介绍》)。...《算法介绍》中,郝博士介绍了4个方面内容,1、成交预测;2、列表曝光排序;3、车辆推荐;4、图片优化,主要目标是用算法优化车源转化效率提升客户体验。由于信息量太大,这篇主要整理了成交预测。...车的特征包括但不限于以下内容 价格:标价、底价、评估价、新车参考价 车源:车龄、里程、过户、车况、城市、线索来源 车型:类型、国别、品牌、车系、变速箱、排量…… 4、分类模型 线性模型。...--》热销分级 • 售车时:是否优先曝光?--》热销分级 • 滞销时:是否优先维护降价?--》降价后热销分级 1、评估工单分级 (1)目标:按成交概率将工单分级-->尽快评估好车。...(拿到线索后,评估车上架后成交可能性,容易成交的车优先评估) (2)特征 • 品牌、车系、车龄、里程、过户次数、城市、线索来源 • 无价格、无车型 在评估阶段工单阶段,车的很多属性不知道,特别车价、和车型
嘿,记得给“机器学习与推荐算法”添加星标 TLDR: 本文详细介绍了端侧推荐系统的最新进展情况,具体包括端侧推理与部署、端侧训练与更新以及端侧推荐系统的安全与隐私等部分。...通常,大多数现有的推荐系统都部署在云服务器上,这种范式的推荐模型可以以集中存储的方式进行训练和托管。云推荐系统(CloudRSs)的典型工作机制如图1(a)所示。...,如手机、平板电脑、智能家居等。...端侧推理与部署 端侧推荐范式的部署和推理旨在在资源受限的设备上部署一个轻量级的推荐模型,如图1(b)所示。这使得推荐模型可以快速地在设备上进行模型推理,以此缓解资源消耗和响应延迟等问题。...下文总结了联邦推荐系统、分布式推荐系统以及端侧微调技术的详细训练示意图以及代表性的方法。
数据挖掘的基本任务:利用分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法。...利用数据分析手段,对菜品实现智能推荐、促销结果分析、客户价值分析、新店选点优化、热销滞销菜品分析和销量趋势预测。...数据变换 ④ 构建模型:模式发现、构建模型、验证模型 ⑤ 模型评价:设定评价标准、多模型对比、模型优化 ⑥ 模型发布:模型部署、模型重构 1.定义挖掘目标 实现动态菜品智能推荐...5.挖掘建模 样本抽取完成并经预处理后,接下来要考虑的问题是:本次建模属于数据挖掘应用中的 哪类问题(分类、聚类、关联规则、时序模式或是智能推荐),选用哪种算法进行模型构建?...针对餐饮行业的数据挖掘应用,挖掘建模主要包括: 基于关联规则算法的动态菜品智能推荐 基于聚类算法的餐饮客户价值分析 基于分类与预测算法的菜品销量预测 基于整体优化的新店选址
0.内容提要 随着知识爆炸的新社会形态逐渐明晰,如何从纷繁复杂的知识中获取到自己最想要的那一个已经成为热门问题,比如商品个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台,可以帮助用户在商品选择方面提供个性化的决策支持...1.推荐算法综述 目前主要的推荐算法主要分为6类: 1....基于协同过滤的推荐系统可以说是从用户的角度来进行相应推荐的,而且是自动的,不需要用户努力的找到适合自己兴趣的推荐信息,如调查问卷等。...组合推荐 由于各种推荐方法都有优缺点,所以在实际中,组合推荐经常被采用。研究应用最多的是内容推荐和协同过滤推荐的组合。...; 4)特征组合:组合来自不同推荐数据源的特征被另一种推荐算法所采用; 5)层叠:先用一种推荐技术产生一种粗糙的推荐结果,第二种推荐技术在这个结果上产生更精确的推荐结果; 6)特征扩充:一种技术产生附加的特征信息嵌入到另一种推荐技术的特征输入中
人工智能及相关图书书单,共6本: 《人工智能简史》 《走近2050:注意力、互联网与人工智能》【有电子版】 《科学的极致:漫谈人工智能》【有电子版】 《机器人科技:技术变革与未来图景》 《...本书既适合普通读者详细了解人工智能的来龙去脉,作为人工智能的启迪之书;也适合专业人士了解人工智能鲜为人知的历史,并提供深入学习的资料。...机器学习好书推荐: https://mp.weixin.qq.com/s/9UMj3e3703EuKSsYo5JAxA 2....2014年第九届文津图书奖 百万级销量科普畅销书作家詹姆斯·格雷克七年磨一剑 雷 军(小米董事长,金山软件董事长) 吴 军(《浪潮之巅》、《数学之美》作者) 刘 钢(中国社会科学院哲学所研究员) 【推荐作序...中国工程院院士) 汤涛(中国香港浸会大学数学系主任,北京大学客座教授) 王桥(东南大学信息科学与工程学院教授) 姬十三(果壳网CEO,科学松鼠会创始人) 吴建平(清华大学教授) 张小龙(微信之父) 【联合推荐
功能 智能代码提示她用强大的深度学习引擎,能给出更加精确的代码提示; 代码风格检查她有代码风格智能检查能力,帮助开发者改善代码质量; 编程模式学习她能自主学习开发者的编程模式,边用边学,越用越强; ?...凭我的「aiXcoder智能编程助手」VIP版 邀请码【0Q8X】登录https://aixcoder.com下载安装,即可获得VIP权限! 赶快训练自己的「AI编程同伴」吧~~ 1.3.
人工智能系统SE-DenseNet与增强核磁共振图像结合,可以在无创条件下为病患完成癌症分级。...研究结果显示,与医学影像联合使用的人工智能系统SE-DenseNet与增强核磁共振图像结合,可以在无创条件下为病患完成癌症分级。...研究人员表示,与医学影像联合使用的人工智能系统SE-DenseNet与增强核磁共振图像结合,可以在无创条件下为病患完成癌症分级。...参与此项研究的苏州医工所研究员周志勇曾表示,“相比于传统通过穿刺进行的癌症分级,使用‘医学影像+AI’分级能更全面地获取病灶信息,降低漏检概率。...近年来,利用人工智能进行病灶分级的准确性还在不断提升,说明这项技术应用于疾病诊疗具有很广阔的前景。”
CMS是"Content Management System"的缩写,意为"网站管理系统",也叫智能建站系统或自助建站系统,注意这里要和在线建站区分,cms是可以下载的,用户可以获取到网站源码,cms...2.jpg 目前国内80%的网站都是居于cms制作,这里还是推荐几款国内知名的cms建站系统给大家。
本文介绍如何接入腾讯云智能推荐, 快速获得上百人专业算法团队、二十亿+用户画像、几乎覆盖全部网民的推荐系统能力。...本文介绍如何使用豆瓣图书的openAPI抓取图书信息,上报图书信息、用户浏览点击行为到腾讯云智能推荐系统,通过API获取推荐结果。...物料上报: 步骤1我们已经获取到了物料库, 接下来通过腾讯云智能推荐item上报API上报物料,API详情参考API文档。...tags: 物料的标签, 是物品推荐使用的关键属性,可以使用物品的标签描述、分级类目名、品牌等等信息, 越详细的信息, 对推荐结果越有帮助。...场景可以理解为产品的一个推荐位, 比如很多产品有猜你喜欢的栏目。 可以在腾讯云官网智能推荐控制台创建场景, 获得场景id。 本文规划两个场景: 首页推荐和详情页推荐,申请两个场景id。 4.
TEG书知道本期特邀腾讯TEG AI Lab专家姚建华、腾讯TEG AI平台部工程平台中心负责人罗敏、腾讯TEG AI Lab专家李志鋒,为大家带来AI方向好书推荐。...Yoo 大牛推荐语: 这本书从理论和实际应用介绍两方面医学影像处理中的主要技术,包括分割,配准和基本图像处理和分析。以开源软件ITK为例子,具有很高实用价值。...《分布式机器学习:算法、理论与实践》 作者:刘铁岩,陈薇,王太峰,高飞 大牛推荐语:来自团队机器学习工程组的推荐,可以说是国内第一本讲分布式机器学习的书, 分布式机器学习是一个系统工程,涉及数据...研究兴趣包括人工智能、计算机视觉、人脸研究等,在相关领域的国际顶级学术会议和期刊上已发表多篇高质量论文,在学术界和工业界广受关注。...Bishop 大牛推荐语:这是第一本从贝叶斯角度讲述模式识别以及机器学习的基础教材,它被广泛用作国外大学的标准教材。
通过本例,可以了解协同过滤算法在电子商务智能推荐领域的应用方法,帮助用户更加便捷的获取想要的信息,进而提升用户体验、促进推荐转化。...步骤 1、获取数据; 2、数据探索分析; 3、构建智能推荐模型; 4、评估推荐系统模型。...ItemCF可以离线计算,从而提高推荐效率,且利用历史行为进行推荐解释,结果更容易信服,但是推荐精度相对有限,且对于用户偏好的变化不敏感,实时推荐能力较弱。...df_columns = datafile_trans.columns datafile_trans = datafile_trans.fillna(0).to_numpy() #step3:构建智能推荐模型...print("#step3:构建智能推荐模型") from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity item_similarity = cosine_similarity
四位作者均是亚马逊科学家,对人工智能领域颇具口碑。本书也得到了来自学术界和工业界的韩家炜、周志华、张潼、余凯等众多实力大咖鼎力推荐。...5、机器学习(西瓜书) 机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域, 本书作为该领域的入门教材,在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解。...第1篇基础知识,介绍了人工智能发展里程、计算机视觉概要、深度学习和计算机视觉中的基础数学知识、神经网络及其相关的机器学习基础、卷积神经网络及其一些常见结构,最后对最前沿的趋势进行了简单探讨。...本书适合对人工智能、机器学习、深度学习和计算机视觉感兴趣的读者阅读。阅读本书要求读者具备一定的数学基础和基本的编程能力,并需要读者了解Linux的基本使用。
增强版人脸核身产品上线,新增设备风险识别、智能分级认证能力,去了解 >> 产品介绍 增强版人脸核身服务在基础版人脸核身的基础上,通过设备安全增强、活体安全增强、智能分级认证增强,全面升级核身安全能力,能够在刷脸核身的同时实时检测当前设备的风险...;根据风险等级智能选择认证方式,有效拦截多种类型的刷脸攻击,针对通过摄像头劫持、恶意注入等攻击方式,拦截准确率可达到99.9%。...如下图所示: 详细功能说明如下: 子产品名 比对库源 功能明细 接入渠道 增强版人脸核身(权威库) 权威库 设备风险检测智能分级认证身份证 OCR活体检测权威库人脸比对人工审核KMS 加密微信订阅日报...微信小程序、微信原生 H5 和增强版 App SDK 增强版人脸核身(自传照片) 自传照片 设备风险检测智能分级认证身份证 OCR活体检测自传照片人脸比对人工审核KMS 加密、微信订阅日报 微信小程序...、微信原生 H5 和增强版 App SDK 产品优势 安全可靠 通过设备安全增强、活体安全增强、智能分级认证增强,全面升级核身安全能力,针对摄像头劫持、恶意注入等攻击方式,拦截准确率可达99.9%。
精准广告投放并非易事,这涉及推荐技术,也包括每一次流量价值的评估问题,比如流量侧的价值评估,广告侧的理解,以及流量和广告的匹配和推荐关系;整个过程也涉及到过滤、排序和重排序等过程。...首先,要解决的是推荐问题,针对每一个投放,你需要在流量池中做一个排序,获取尽可能多的流量,这意味着更高的点击率。但这只解决了第一步,更重要的是如何衡量每一个选项背后的价值,即花多少钱的问题。...但他们面临的问题是每天都可能收到几万条线索,此时如何识别虚假线索,如何进一步挖掘高价值线索就显得尤为重要。...深演通过平台的能力,第一步先通过模型把欺诈线索、虚假线索排除掉;接着对剩下的线索进行真实性打分,判断哪些线索的质量更优,推荐给车企进行销售决策。...深演将零售客户的会员与新用户进行模型上的分级,然后结合所有商品做了一个聚类分析,勾勒出每一群人对什么类型的产品最感兴趣,然后将相关的折扣信息通过公众号推送给会员。
01 解构:时代印记下营销的迷思 经过信息收集,我们发现企赢客是一站式B2B智能拓客平台。主要通过智能大数据引擎,实现企业官网访客的识别,从而帮助企业增加有效线索,提升转化效果。...02 重构:智能化语境下的营销赋能 从ToB企业的获客流程来看,线索由培育到成交必然要经历获客、甄别、孵化、转化四个阶段。...社会智能化的升级,也让传统的获客漏斗模型去粗糙化,向着精细化、精准化的方向迈进。 而企赢客正是以大数据+人工智能为底层架构,对企业获客进行了全流程的技术赋能。...在甄别环节,企赢客通过对企业需求与潜在线索的匹配度分析,将海量线索进行筛选分级,帮助企业销售人员可以快速识别哪些是高价值线索,哪些是更有可能转化的线索。...其次是深度机器学习与智能算法模型,能更好的了解客户的意图与诉求,针对性的定制线索培育方案,触达潜在客户,最终提升营销效率。
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