AI技术内参
洪亮劼
Etsy数据科学主管，前雅虎研究院资深科学家
立即订阅
8829 人已学习
课程目录
已完结 166 讲
0/6登录后，你可以任选6讲全文学习。
开篇词 (1讲)
开篇词 | 你的360度人工智能信息助理
免费
人工智能国际顶级会议 (31讲)
001 | 聊聊2017年KDD大会的时间检验奖
002 | 精读2017年KDD最佳研究论文
003 | 精读2017年KDD最佳应用数据科学论文
004 | 精读2017年EMNLP最佳长论文之一
005 | 精读2017年EMNLP最佳长论文之二
006 | 精读2017年EMNLP最佳短论文
007 | 精读2017年ICCV最佳研究论文
008 | 精读2017年ICCV最佳学生论文
009 | 如何将“深度强化学习”应用到视觉问答系统？
010 | 精读2017年NIPS最佳研究论文之一：如何解决非凸优化问题？
011 | 精读2017年NIPS最佳研究论文之二：KSD测试如何检验两个分布的异同？
012 | 精读2017年NIPS最佳研究论文之三：如何解决非完美信息博弈问题？
013 | WSDM 2018论文精读：看谷歌团队如何做位置偏差估计
014 | WSDM 2018论文精读：看京东团队如何挖掘商品的替代信息和互补信息
015 | WSDM 2018论文精读：深度学习模型中如何使用上下文信息？
016 | The Web 2018论文精读：如何对商品的图片美感进行建模？
017 | The Web 2018论文精读：如何改进经典的推荐算法BPR？
018 | The Web 2018论文精读：如何从文本中提取高元关系？
019 | SIGIR 2018论文精读：偏差和“流行度”之间的关系
020 | SIGIR 2018论文精读：如何利用对抗学习来增强排序模型的普适性？
021 | SIGIR 2018论文精读：如何对搜索页面上的点击行为进行序列建模？
022 | CVPR 2018论文精读：如何研究计算机视觉任务之间的关系？
023 | CVPR 2018论文精读：如何从整体上对人体进行三维建模？
024 | CVPR 2018论文精读：如何解决排序学习计算复杂度高这个问题？
025 | ICML 2018论文精读：模型经得起对抗样本的攻击？这或许只是个错觉
026 | ICML 2018论文精读：聊一聊机器学习算法的“公平性”问题
027 | ICML 2018论文精读：优化目标函数的时候，有可能放大了“不公平”？
028 | ACL 2018论文精读：问答系统场景下，如何提出好问题？
029 | ACL 2018论文精读：什么是对话中的前提触发？如何检测？
030 | ACL 2018论文精读：什么是“端到端”的语义哈希？
复盘 7 | 一起来读人工智能国际顶级会议论文
搜索核心技术 (28讲)
031 | 经典搜索核心算法：TF-IDF及其变种
032 | 经典搜索核心算法：BM25及其变种（内附全年目录）
033 | 经典搜索核心算法：语言模型及其变种
034 | 机器学习排序算法：单点法排序学习
035 | 机器学习排序算法：配对法排序学习
036 | 机器学习排序算法：列表法排序学习
037 | “查询关键字理解”三部曲之分类
038 | “查询关键字理解”三部曲之解析
039 | “查询关键字理解”三部曲之扩展
040 | 搜索系统评测，有哪些基础指标？
041 | 搜索系统评测，有哪些高级指标？
042 | 如何评测搜索系统的在线表现？
043 | 文档理解第一步：文档分类
044 | 文档理解的关键步骤：文档聚类
045 | 文档理解的重要特例：多模文档建模
046 | 大型搜索框架宏观视角：发展、特点及趋势
047 | 多轮打分系统概述
048 | 搜索索引及其相关技术概述
049 | PageRank算法的核心思想是什么？
050 | 经典图算法之HITS
051 | 社区检测算法之“模块最大化 ”
052 | 机器学习排序算法经典模型：RankSVM
053 | 机器学习排序算法经典模型：GBDT
054 | 机器学习排序算法经典模型：LambdaMART
055 | 基于深度学习的搜索算法：深度结构化语义模型
056 | 基于深度学习的搜索算法：卷积结构下的隐含语义模型
057 | 基于深度学习的搜索算法：局部和分布表征下的搜索模型
复盘 1 | 搜索核心技术模块
推荐系统核心技术 (22讲)
058 | 简单推荐模型之一：基于流行度的推荐模型
059 | 简单推荐模型之二：基于相似信息的推荐模型
060 | 简单推荐模型之三：基于内容信息的推荐模型
061 | 基于隐变量的模型之一：矩阵分解
062 | 基于隐变量的模型之二：基于回归的矩阵分解
063 | 基于隐变量的模型之三：分解机
064 | 高级推荐模型之一：张量分解模型
065 | 高级推荐模型之二：协同矩阵分解
066 | 高级推荐模型之三：优化复杂目标函数
067 | 推荐的Exploit和Explore算法之一：EE算法综述
068 | 推荐的Exploit和Explore算法之二：UCB算法
069 | 推荐的Exploit和Explore算法之三：汤普森采样算法
070 | 推荐系统评测之一：传统线下评测
071 | 推荐系统评测之二：线上评测
072 | 推荐系统评测之三：无偏差估计
073 | 现代推荐架构剖析之一：基于线下离线计算的推荐架构
074 | 现代推荐架构剖析之二：基于多层搜索架构的推荐系统
075 | 现代推荐架构剖析之三：复杂现代推荐架构漫谈
076 | 基于深度学习的推荐模型之一：受限波兹曼机
077 | 基于深度学习的推荐模型之二：基于RNN的推荐系统
078 | 基于深度学习的推荐模型之三：利用深度学习来扩展推荐系统
复盘 2 | 推荐系统核心技术模块
广告系统核心技术 (18讲)
079 | 广告系统概述
080 | 广告系统架构
081 | 广告回馈预估综述
082 | Google的点击率系统模型
083 | Facebook的广告点击率预估模型
084 | 雅虎的广告点击率预估模型
085 | LinkedIn的广告点击率预估模型
086 | Twitter的广告点击率预估模型
087 | 阿里巴巴的广告点击率预估模型
088 | 什么是“基于第二价位的广告竞拍”？
089 | 广告的竞价策略是怎样的？
090 | 如何优化广告的竞价策略？
091 | 如何控制广告预算？
092 | 如何设置广告竞价的底价？
093 | 聊一聊“程序化直接购买”和“广告期货”
094 | 归因模型：如何来衡量广告的有效性
095 | 广告投放如何选择受众？如何扩展受众群？
096 | 如何利用机器学习技术来检测广告欺诈？
自然语言处理及文本处理核心技术 (0讲)
该章节暂未更新内容，敬请期待
计算机视觉核心技术 (0讲)
该章节暂未更新内容，敬请期待
数据科学家与数据科学团队养成 (0讲)
该章节暂未更新内容，敬请期待
热点话题讨论 (0讲)
该章节暂未更新内容，敬请期待
结束语 (0讲)
该章节暂未更新内容，敬请期待
AI技术内参
登录|注册
075 | 现代推荐架构剖析之三：复杂现代推荐架构漫谈
洪亮劼 2018-04-06
本周我们讨论现代推荐系统的架构体系。周一我们看了最简单的基于线下离线计算的推荐架构，周三我们聊了基于多层搜索架构的推荐系统。
今天，我们来谈一谈如何从这两种架构的思路出发，来满足更加复杂多变的实际情况。
推荐架构需要解决的问题
这周我反复强调推荐系统的几个基本需求点。第一，能够在一两百毫秒内给用户提供当前的推荐结果；第二，需要对用户和系统的交互结果做出响应；第三，需要考虑用户群体的覆盖率问题。
接下来我们就聊一些经常考虑的场景，起到一个抛砖引玉的作用，供你参考。
新用户的问题
如果你要搭建的系统面临的情况是新用户多，比如一个新上线的快速增长的产品，那么我们需要怎么考虑架构呢？
取消
完成
0/1000字
划线
笔记
复制
© 版权归极客邦科技所有，未经许可不得传播售卖。 页面已增加防盗追踪，如有侵权极客邦将依法追究其法律责任。
该试读文章来自付费专栏《AI技术内参》，如需阅读全部文章，
请订阅文章所属专栏。
请订阅文章所属专栏。
立即订阅
登录 后留言
精选留言(4)
林彦网络性能，手机的性能，手机的交互空间和方式这些因素导致手机上的推荐结果需要更少，更精简，减少实时的计算量，信息的元素要选择更重要和更容易引起用户下一步简单交互操作的，也可以通过优化的并行框架来降低较多计算和信息处理的响应时间。用户的手机交互行为，我觉得有条件和桌面端区别开来作为运算的一种特性更好。2018-04-06 1
微微一笑感觉讲的有点简单啊 能否一个实际案例结合，深入讨论下2018-04-06 1 1
和平老三您能不能在留言区补充一些文章 这篇文章有些过于理论了2018-06-19
Mr.Button洪老师，之前看您的博客。
感觉这个架构讲的有点简单。能不能提供一些新户冷启动算法上的建议。比如 雅虎之前的决策树方法之类的。2018-05-21 1
收起评论