- 前言 58本地服务由数百个细分品类、多个创新业务和国际业务组成，如何构建智能化的流量分发体系是一项挑战，我们通过整合搜索和推荐场景构建了一套统一的流量分发系统，本次分享将主要介绍系统中的算法实践，包括基于信息结构化和用户意图识别的用户表征、召回和排序算法等。 01 58同城本地服务生态介绍 1. 业务背景 5... 前言 58本地服务由数百个细分品类、多个创新业务和国际业务组成，如何构建智能化的流量分发体系是一项挑战，我们通过整合搜索和推荐场景构建了一套统一的流量分发系统，本次分享将主要介绍系统中的算法实践，包括基于信息结构化和用户意图识别的用户表征、召回和排序算法等。 01 58同城本地服务生态介绍 1. 业务背景 5...
- 前言 用户画像作为当下描述分析用户、运营营销的重要工具，被全部互联网人熟知，用户画像的定义并不复杂，是系统通过用户自行上传或埋点上报收集记录了用户大量信息，为便于各业务应用，将这些信息进行沉淀、加工和抽象，形成一个以用户标志为主key的标签树，用于全面刻画用户的属性和行为信息，这就是用户画像。 画像这种结构化的用户信息加工方式，极大... 前言 用户画像作为当下描述分析用户、运营营销的重要工具，被全部互联网人熟知，用户画像的定义并不复杂，是系统通过用户自行上传或埋点上报收集记录了用户大量信息，为便于各业务应用，将这些信息进行沉淀、加工和抽象，形成一个以用户标志为主key的标签树，用于全面刻画用户的属性和行为信息，这就是用户画像。 画像这种结构化的用户信息加工方式，极大...
- 前言 今天博主来介绍一个超级简单并且又极其实用的boosting算法包Catboost，据开发者所说这一boosting算法是超越Lightgbm和XGBoost的又一个神器。 catboost 简介 在博主看来catboost有一下三个的优点： 它自动采用特殊的方式处理类别型特征（categorical features）... 前言 今天博主来介绍一个超级简单并且又极其实用的boosting算法包Catboost，据开发者所说这一boosting算法是超越Lightgbm和XGBoost的又一个神器。 catboost 简介 在博主看来catboost有一下三个的优点： 它自动采用特殊的方式处理类别型特征（categorical features）...
- 计算广告与推荐系统有哪些区别？ 这两个领域的联系大于区别，区别的根本在于两个领域尝试解决的问题是不同的。 对于计算广告来说，本质上要处理的是三方利益的协调问题，这三方分别是广告主、用户和媒体。 对于推荐系统来说，本质上要处理的是用户体验的问题。 正是因为要处理问题的不同，导致了两个领... 计算广告与推荐系统有哪些区别？ 这两个领域的联系大于区别，区别的根本在于两个领域尝试解决的问题是不同的。 对于计算广告来说，本质上要处理的是三方利益的协调问题，这三方分别是广告主、用户和媒体。 对于推荐系统来说，本质上要处理的是用户体验的问题。 正是因为要处理问题的不同，导致了两个领...
- 前言 在全面进入无线的时代，为了解决信息负载的问题，越来越多的推荐场景得到兴起，尤其是以列表推荐形式为主的信息流推荐。以手淘信息流为例，进入猜你喜欢场景的用户，兴趣常常是不明确的，用户浏览时往往没有明确的商品需求，而是在逛的过程中逐渐去发现想买的商品。而推荐系统在用户逛的过程中，会向客户端下发并呈现不同类型的商品让用户从中挑选，推荐系... 前言 在全面进入无线的时代，为了解决信息负载的问题，越来越多的推荐场景得到兴起，尤其是以列表推荐形式为主的信息流推荐。以手淘信息流为例，进入猜你喜欢场景的用户，兴趣常常是不明确的，用户浏览时往往没有明确的商品需求，而是在逛的过程中逐渐去发现想买的商品。而推荐系统在用户逛的过程中，会向客户端下发并呈现不同类型的商品让用户从中挑选，推荐系...
- 前言 Dirichlet分布（Dirichelt Distribution）和Dirichlet过程 （Dirichlet Process）广泛应用于信息检索、自然语言处理等领域，是理解主题模型的重要一步。而且它作为一种非参数模型（non-paramatric model），和参数模型一样有着越来越广泛的应用。 文本提供了一种对Di... 前言 Dirichlet分布（Dirichelt Distribution）和Dirichlet过程 （Dirichlet Process）广泛应用于信息检索、自然语言处理等领域，是理解主题模型的重要一步。而且它作为一种非参数模型（non-paramatric model），和参数模型一样有着越来越广泛的应用。 文本提供了一种对Di...
- 前言 招聘业务是多行为场景，用户需求和交互周期短、行为稀疏。本次分享基于业务挑战，将介绍代价敏感、向量检索等技术在招聘深度召回中的应用，最后总结实践中的教训与心得。 主要内容包括： 58招聘业务场景 招聘推荐系统 基于行为的向量化召回 实时深度召回 教训和心得 01 58招聘业务场景... 前言 招聘业务是多行为场景，用户需求和交互周期短、行为稀疏。本次分享基于业务挑战，将介绍代价敏感、向量检索等技术在招聘深度召回中的应用，最后总结实践中的教训与心得。 主要内容包括： 58招聘业务场景 招聘推荐系统 基于行为的向量化召回 实时深度召回 教训和心得 01 58招聘业务场景...
- 前言 本文主要介绍怎么使用 ELK Stack 帮助我们打造一个支撑起日产 TB 级的日志监控系统。在企业级的微服务环境中，跑着成百上千个服务都算是比较小的规模了。在生产环境上，日志扮演着很重要的角色，排查异常需要日志，性能优化需要日志，业务排查需要业务等等。 然而在生产上跑着成百上千个服务，每个服务都只会简单的本地... 前言 本文主要介绍怎么使用 ELK Stack 帮助我们打造一个支撑起日产 TB 级的日志监控系统。在企业级的微服务环境中，跑着成百上千个服务都算是比较小的规模了。在生产环境上，日志扮演着很重要的角色，排查异常需要日志，性能优化需要日志，业务排查需要业务等等。 然而在生产上跑着成百上千个服务，每个服务都只会简单的本地...
- 前言 许多刚入门数据分析的小伙伴对一些数据指标或者数据本身的概念很模糊，尤其是当跟运营、数据分析师扯需求的时候，会被这些密密麻麻的指标给弄糊涂。 作为互联网从业人员，目前看来对数据指标、指标的运用还是需要再深入学习下。终于挤出一些时间重新梳理了关于数据指标相关的一些知识，先梳理下数据指标基础知识... 前言 许多刚入门数据分析的小伙伴对一些数据指标或者数据本身的概念很模糊，尤其是当跟运营、数据分析师扯需求的时候，会被这些密密麻麻的指标给弄糊涂。 作为互联网从业人员，目前看来对数据指标、指标的运用还是需要再深入学习下。终于挤出一些时间重新梳理了关于数据指标相关的一些知识，先梳理下数据指标基础知识...
- 前言 随着在线音乐商城及流媒体音乐服务的出现，数字音乐分发已经使得音乐触手可及。然而，面对突然出现的海量可收听内容，听众很容易面临信息过载的问题。因此，本次分享的主题音乐推荐系统，将为那些面临海量内容的用户提供一些引导。本文将重点介绍其中的两种音乐推荐系统：基于内容和上下文的音乐推荐。 01基于内容的音乐推荐 内容信息涵盖了任何可... 前言 随着在线音乐商城及流媒体音乐服务的出现，数字音乐分发已经使得音乐触手可及。然而，面对突然出现的海量可收听内容，听众很容易面临信息过载的问题。因此，本次分享的主题音乐推荐系统，将为那些面临海量内容的用户提供一些引导。本文将重点介绍其中的两种音乐推荐系统：基于内容和上下文的音乐推荐。 01基于内容的音乐推荐 内容信息涵盖了任何可...
- 前言 广告是支撑互联网高速发展的经济基石，也是很多互联网公司的重要收入来源。字节跳动的广告平台管理着 EB 量级的数据和服务着数以千万的商业用户，其中 ClickHouse 作为核心引擎支撑了海量数据在线分析的需求。本次分享，将介绍 ClickHouse 在字节跳动广告业务上的应用与实践，包含人群预估、数据分析、人群画像等多个场景。并... 前言 广告是支撑互联网高速发展的经济基石，也是很多互联网公司的重要收入来源。字节跳动的广告平台管理着 EB 量级的数据和服务着数以千万的商业用户，其中 ClickHouse 作为核心引擎支撑了海量数据在线分析的需求。本次分享，将介绍 ClickHouse 在字节跳动广告业务上的应用与实践，包含人群预估、数据分析、人群画像等多个场景。并...
- 前言 关联规则分析就是在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性或因果结构。 “啤酒与尿布”的例子相信很多人都听说过吧，故事是这样的：在一家超市中，人们发现了一个特别有趣的现象，尿布与啤酒这两种风马牛不相及的商品居然摆在一起。但这一奇怪的举措居然使尿布和啤酒的销... 前言 关联规则分析就是在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性或因果结构。 “啤酒与尿布”的例子相信很多人都听说过吧，故事是这样的：在一家超市中，人们发现了一个特别有趣的现象，尿布与啤酒这两种风马牛不相及的商品居然摆在一起。但这一奇怪的举措居然使尿布和啤酒的销...
- 本文主要在Spark平台下实现一个机器学习应用，该应用主要涉及LDA主题模型以及K-means聚类。通过本文你可以了解到： 文本挖掘的基本流程 LDA主题模型算法 K-means算法 Spark平台下LDA主题模型实现 Spark平台下基于LDA的K-means算法实现 1.文本挖掘模块设计 1.... 本文主要在Spark平台下实现一个机器学习应用，该应用主要涉及LDA主题模型以及K-means聚类。通过本文你可以了解到： 文本挖掘的基本流程 LDA主题模型算法 K-means算法 Spark平台下LDA主题模型实现 Spark平台下基于LDA的K-means算法实现 1.文本挖掘模块设计 1....
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