标签：算法模型
聚类分析：层次聚类模型的详细搭建步骤及原理
“ 层次聚类，是比较直观和基础的聚类方法。” 关于聚类分析，在之前《多元分析》中有提及到。聚类分析有很多种方法，层次聚类、kmeans 聚类等等。今天和大家分享一下层次聚类（也叫“系统聚类”）的概念以及应用。 01 — 层次聚类简介 我们知道，聚……
技术解析 | 横纵一体的无人车控制方案
在自动驾驶行业的经典控制方案中，横向控制与纵向控制的求解是模型解耦的独立算法。这种“横纵分离”的控制方案虽然可行，但显然不符合人类的驾驶方式，也不符合横向、纵向紧密联系这一客观事实。本文介绍了一种横纵一体的无人车控制实现方案，在描述车辆横纵耦合、考虑横纵联合约束、统筹横纵跟踪性能方面更具优势。 ……
图神经网络的解释性综述
图神经网络的可解释性是目前比较值得探索的方向，今天解读的 2021 最新综述，其针对近期提出的 GNN 解释技术进行了系统的总结和分析，归纳对比了该问题的解决思路。作者还为 GNN 解释性问题提供了标准的图数据集和评估指标，将是这一方向非常值得参考的一篇文章。 fig1 fig1 论文标题：Explainability in Graph Neural ……
搜索推荐广告排序之用户行为序列建模
导读 在互联网搜索推荐广告排序系统的召回和排序模块中，用户行为序列建模，发挥着至关重要的作用。本文将总结回顾下深度学习时代用户行为序列建模的经典工作和发展路线。 1. 用户行为序列建模的应用 在电商（淘宝、京东、拼多多、Amazon 等）、社交（微信、Facebook）、搜索（百度、Google)、短视频（抖音、快手）、视频（……
模型化召回在陌陌社交推荐的应用和探索
分享嘉宾：吴保鑫 陌陌科技 高级算法专家 编辑整理：揭萍 出品平台：DataFunTalk 导读：在陌陌的社交推荐体系中，模型化 Recall 在召回模块中起到了重要作用。本文主要介绍模型化 Recall 在陌陌社交推荐中的技术探索和具体落地应用，重点介绍基于用户场景行为驱动、用户社交关系网络和动态语义内容的个性化召回通道构建方……
智能搜索模型预估框架的建设与实践
在过去十年，机器学习在学术界取得了众多的突破，在工业界也有很多应用落地。美团很早就开始探索不同的机器学习模型在搜索场景下的应用，从最开始的线性模型、树模型，再到近两年的深度神经网络、BERT、DQN 等，并在实践中也取得了良好的效果与产出。 在美团搜索 AI 化的过程中，比较核心的两个组件是模型训练平台 Poker 和在线预估框架……
速度与压缩比如何兼得？压缩算法在构建部署中的优化
压缩在数据传输和存储过程中经常扮演着十分重要的角色，因此提高压缩的效率可以帮助我们节省时间和降低存储成本。本文介绍了压缩算法的优化在构建部署平台的应用，能够帮助研发团队提高研发和交付效率。 背景 通常而言，服务发布平台的构建部署的流程（镜像部署除外）会经过构建（同步代码 -> 编译 -&……
干货 | 时间序列预测的常见方法及思考
作者简介 饭饭爱吃饭，携程高级数据分析师，主要负责旅游领域数据赋能相关工作。对旅游趋势识别与推荐、旅游广告投放、旅游 LBS 等领域有浓厚兴趣。 一、背景 随着大数据的发展，自然科学、社会科学、工业工程、金融科技等领域都积累了海量的数据，在这些海量的数据中，时间序列数据（按时间戳顺序依次到达的数据）是其中……
智能搜索模型预估框架的建设与实践
在过去十年，机器学习在学术界取得了众多的突破，在工业界也有很多应用落地。美团很早就开始探索不同的机器学习模型在搜索场景下的应用，从最开始的线性模型、树模型，再到近两年的深度神经网络、BERT、DQN 等，并在实践中也取得了良好的效果与产出。 在美团搜索 AI 化的过程中，比较核心的两个组件是模型训练平台 Poker 和在线预估框架 ……
BERT在美团搜索核心排序的探索和实践
为进一步优化美团搜索排序结果的深度语义相关性，提升用户体验，搜索与 NLP 部算法团队从 2019 年底开始基于 BERT 优化美团搜索排序相关性，经过三个月的算法迭代优化，离线和线上效果均取得一定进展。本文主要介绍探索过程以及实践经验。 引言 美团搜索是美团 App 上最大的连接人和服务的入口，覆盖了团购、……