Django's blog

2019年5月5日

摘要： https://www.sohu.com/a/242752605_114819 本文主要从两个维度去介绍新零售行业：新零售背景及概念解读；线下实体店业务运作模式介绍。希望可以帮助大家更好的理解所谓“旧零售”业务场景，从而进行更精准的产品设计。一、新零售当下互联网圈子中，新零售俨然已经成为了一个人阅读全文

posted @ 2019-05-05 20:04 Django's blog 阅读(445) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Spark-Hadoop、Hive、Spark 之间是什么关系？

摘要：作者：Xiaoyu Ma链接：https://www.zhihu.com/question/27974418/answer/38965760来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。大数据本身是个很宽泛的概念，Hadoop生态圈（或者泛生态圈）基本上都是为了处理阅读全文

posted @ 2019-05-05 11:40 Django's blog 阅读(456) 评论(1) 推荐(1) 编辑

2019年4月25日

主流CTR预估模型的演化及对比

摘要： https://zhuanlan.zhihu.com/p/35465875 学习和预测用户的反馈对于个性化推荐、信息检索和在线广告等领域都有着极其重要的作用。在这些领域，用户的反馈行为包括点击、收藏、购买等。本文以点击率（CTR）预估为例，介绍常用的CTR预估模型，试图找出它们之间的关联和演化规律。阅读全文

posted @ 2019-04-25 17:04 Django's blog 阅读(604) 评论(0) 推荐(0) 编辑

tensorflow创建自定义 Estimator

摘要： https://www.tensorflow.org/guide/custom_estimators?hl=zh-cn 创建自定义 Estimator 本文档介绍了自定义 Estimator。具体而言，本文档介绍了如何创建自定义 Estimator 来模拟预创建的 Estimator DNNClas 阅读全文

posted @ 2019-04-25 16:51 Django's blog 阅读(1726) 评论(0) 推荐(0) 编辑

构建分布式Tensorflow模型系列:CVR预估之ESMM

摘要： https://zhuanlan.zhihu.com/p/42214716 本文是“基于Tensorflow高阶API构建大规模分布式深度学习模型系列”的第五篇，旨在通过一个完整的案例巩固一下前面几篇文章中提到的各类高阶API的使用方法，同时演示一下用tensorflow高阶API构建一个比较复杂的阅读全文

posted @ 2019-04-25 16:43 Django's blog 阅读(1336) 评论(0) 推荐(0) 编辑

tensorflow tfdbg 调试手段

摘要： https://blog.csdn.net/gubenpeiyuan/article/details/82710163 TensorFlow 调试程序 tfdbg 是 TensorFlow 的专用调试程序。借助该调试程序，您可以在训练和推理期间查看运行中 TensorFlow 图的内部结构和状态，由阅读全文

posted @ 2019-04-25 10:36 Django's blog 阅读(1730) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年4月23日

推荐系统算法学习（一）——协同过滤(CF) MF FM FFM

摘要： https://blog.csdn.net/qq_23269761/article/details/81355383 1.协同过滤（CF）【基于内存的协同过滤】优点：简单，可解释缺点：在稀疏情况下无法工作所以对于使用userCF的系统，需要解决用户冷启动问题和如何让一个新物品被第一个用户发现阅读全文

posted @ 2019-04-23 20:55 Django's blog 阅读(3688) 评论(0) 推荐(0) 编辑

分解机(Factorization Machines)推荐算法原理

摘要： https://www.cnblogs.com/pinard/p/6370127.html 对于分解机(Factorization Machines，FM)推荐算法原理，本来想自己单独写一篇的。但是看到peghoty写的FM （https://blog.csdn.net/itplus/article 阅读全文

posted @ 2019-04-23 15:08 Django's blog 阅读(395) 评论(0) 推荐(0) 编辑

CTR预估算法之FM, FFM, DeepFM及实践

摘要： https://blog.csdn.net/john_xyz/article/details/78933253 目录目录CTR预估综述Factorization Machines(FM)算法原理代码实现Field-aware Factorization Machines(FFM)算法原理代码实现De 阅读全文

posted @ 2019-04-23 14:54 Django's blog 阅读(1909) 评论(0) 推荐(0) 编辑

深度学习在美团搜索广告排序的应用实践

摘要： https://tech.meituan.com/2018/06/07/searchads-dnn.html 一、前言在计算广告场景中，需要平衡和优化三个参与方——用户、广告主、平台的关键指标，而预估点击率CTR（Click-through Rate）和转化率CVR（Conversion Rate 阅读全文

posted @ 2019-04-23 11:03 Django's blog 阅读(423) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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