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中国人工智能学会通讯——电子商务中的个性化推荐技术剖析

当用户从PC端向移动端转移的过程中,因为移动端的小屏化、浏览时间碎片化的特点,在有限的时间、空间中仅能向用户呈现有限的内容,因此对APP内容提供者的推荐算法能力提出了新的挑战。在电商购物环境下更有其自身的特点,如用户需求动态变化、商品种类数量繁多、促销活动频繁等,在此,我们从手机淘宝的实践中,选取若干具有创新性的案例和技术,进行分析与讨论。 图1是结合电商特点,由实际需求驱动的一个三层推荐系统架构图,简要说明如下。 第一层是item(可以是商品、店铺、内容等)相关的选品设计:根据各无线产品的定位,我们为特定人群选择他们所需要的优质商品。 第二层是用户与item的匹配层:它包含以协同过滤为主的算法,考虑用户短中长期兴趣和需求的变化,以及空间时间上下文的变化,从海量item库中找出最可能满足其当前需要的物品。 第三层是精确排序层:基于经典的Learning to Rank技术来进行精准推送;同时,为了更早、更准确地捕捉用户意图的变化,在计算层引入流式计算引擎,并研发了在线学习框架。 由上述的三层推荐系统构建的技术体系,我们得以支撑电商中数百个应用场景和产品,包括最具技术挑战的“双11”场景。我们在这些场景中做出了大胆的产品和技术创新。下面选择三个原创性的算法和技术,逐一进行分析和讨论。

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自然语言处理领军人刘兵:没有终身学习,机器不可能智能 | 新智元专访

将一块石子投向水中会发生什么? 这个问题对人而言简单,对计算机却很难,因为答案有太多——可能是溅起水花,激起波纹,也可能惊动水中的鱼,击中池边的花……还可能是上面所有这些乃至更多。因此,计算机无无法作答。 “语言是不精确的,字面意思背后还有太多太多。”美国伊利诺伊大学芝加哥分校的计算机科学教授刘兵说。这也是为什么相较有着一对一表征的图像和语音,自然语言处理是一个如此艰巨的问题。 人类理解语言是将左边的感受(sensation)转化为右边的行动(action),而中间有一个表征。自然语言与图像和语音不同的地方在于,中间表征并非一一对应。换句话说,语言是不精确的。 要让计算机理解人类的语言,现在一般有两条路。一是从形式语言入手,将文本切割为单词、标点这些没有意义的 token,把知识“硬编码”给计算机。研究者会把各种 token 组合起来手动

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Mario

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

Spring

Spring

Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux

Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

WebStorm

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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