吱吱了了 - 博客园

Reservoir Sampling 蓄水池采样算法

摘要： https://blog.csdn.net/huagong_adu/article/details/7619665 https://www.jianshu.com/p/63f6cf19923d https://www.cnblogs.com/snowInPluto/p/5996269.html ht 阅读全文

posted @ 2019-07-18 19:55 吱吱了了阅读(1032) 评论(0) 推荐(0)

14、RALM: 实时 look-alike 算法在推荐系统中的应用

摘要：转载：https://zhuanlan.zhihu.com/p/71951411 RALM: 实时 look-alike 算法在推荐系统中的应用 0. 导语本论文题为《Real-time Attention based Look-alike Model for Recommender System 阅读全文

posted @ 2019-07-18 18:12 吱吱了了阅读(2355) 评论(0) 推荐(0)

NLP传统基础（3）---潜在语义分析LSA主题模型---SVD得到降维矩阵

摘要： https://www.jianshu.com/p/9fe0a7004560 一、简单介绍 LSA和传统向量空间模型(vector space model)一样使用向量来表示词(terms)和文档(documents)，并通过向量间的关系(如夹角)来判断词及文档间的关系；不同的是，LSA 将词和文档阅读全文

posted @ 2019-07-17 18:46 吱吱了了阅读(1517) 评论(0) 推荐(0)

NLP学习（1）---Glove模型---词向量模型

摘要：一、简介： 1、概念：glove是一种无监督的Word representation方法。 Count-based模型，如GloVe，本质上是对共现矩阵进行降维。首先，构建一个词汇的共现矩阵，每一行是一个word，每一列是context。共现矩阵就是计算每个word在每个context出现的频率。由阅读全文

posted @ 2019-07-17 18:30 吱吱了了阅读(11391) 评论(0) 推荐(1)

推荐排序---Learning to Rank：从 pointwise 和 pairwise 到 listwise，经典模型与优缺点

摘要：转载：https://blog.csdn.net/lipengcn/article/details/80373744 Ranking 是信息检索领域的基本问题，也是搜索引擎背后的重要组成模块。本文将对结合机器学习的 ranking 技术——learning2rank——做个系统整理，包括 poin 阅读全文

posted @ 2019-07-17 13:43 吱吱了了阅读(9033) 评论(0) 推荐(0)

spark几个错误

摘要：一、java.lang.NoSuchMethodError: net.jpountz.lz4.LZ4BlockInputStream.<init>(Ljava/io/InputStream;Z)V 当要将dataframe进行序列化（df.show()或者df.collect())时，报这个错误。阅读全文

posted @ 2019-07-15 20:43 吱吱了了阅读(2327) 评论(1) 推荐(0)

池化层的几种实现方式

摘要：参考：https://blog.csdn.net/malefactor/article/details/51078135 一、CNN网络模型 NLP中CNN模型网络：二、Pooling操作 1、CNN中的Max Pooling Over Time操作（1）概念： MaxPooling Over 阅读全文

posted @ 2019-07-12 13:45 吱吱了了阅读(3653) 评论(0) 推荐(0)

计算广告（4）----搜索广告召回（也叫match、触发）

摘要：一、搜索广告形态 1、特征工程特征主要有用户画像（user profile）、用户行为（user behavior）、广告（ad）和上下文（context）四部分组成，如下所示： 2、平台算法主要分三部分：召回匹配 + 推荐排序 + 广告展示 https://zhuanlan.zhihu.com/ 阅读全文

posted @ 2019-07-12 11:49 吱吱了了阅读(7577) 评论(2) 推荐(0)

NLP学习（2）----文本分类模型

摘要：实战:https://github.com/jiangxinyang227/NLP-Project 一、简介： 1、传统的文本分类方法：【人工特征工程+浅层分类模型】（1）文本预处理： ①（中文）文本分词正向/逆向/双向最大匹配; 基于理解的句法和语义分析消歧；基于统计的互信息/CRF方法；阅读全文

posted @ 2019-07-11 13:38 吱吱了了阅读(9685) 评论(0) 推荐(1)

计算广告（5）----query意图识别

摘要：目录：一、简介： 1、用户意图识别概念 2、用户意图识别难点 3、用户意图识别分类 4、意图识别方法：（1）基于规则（2）基于穷举（3）基于分类模型二、意图识别具体做法： 1、数据集 2、数据处理 3、query分析 query纠错、【query rewrite】 query 词自动提示、阅读全文

posted @ 2019-07-10 12:54 吱吱了了阅读(8951) 评论(0) 推荐(1)