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  1. 美团点评2018技术年货-算法

  2. 美团点评2018技术年货-算法 美团“猜你喜欢”深度学习排序模型实践 美团大脑:知识图谱的建模方法及其应用 深度学习在美团搜索广告排序的应用实践 美团深度学习系统的工程实践 美团餐饮娱乐知识图谱——美团大脑揭秘 美团在O2O场景下的广告营销 美团外卖骑手背后的AI技术 基于TensorFlow Serving的深度学习在线预估 强化学习在美团“猜你喜欢”的实践 深度学习在文本领域的应用 机器学习在美团配送系统的实践:用技术还原真实世界 如何基于深度学习实现图像的智能审核? 深度学习在OCR中的
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-01-25
    • 文件大小:51380224
    • 提供者:jsyzxq2001
  1. 美团点评技术汇集——算法篇

  2. 目录 - 算法篇 美团“猜你喜欢”深度学习排序模型实践 ...................................................................... 4 美团大脑:知识图谱的建模方法及其应用 ...................................................................... 16 深度学习在美团搜索广告排序的应用实践 ....................................
  3. 所属分类:计算广告

    • 发布日期:2019-04-11
    • 文件大小:44040192
    • 提供者:weixin_40810780
  1. 深度学习在美团搜索广告排序的应用实践

  2. 本文来自于网络,本文将结合广告特殊的业务场景,介绍美团搜索广告场景下深度学习的应用和探索在计算广告场景中,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-throughRate)和转化率CVR(ConversionRate)是其中非常重要的一环,准确地预估CTR和CVR对于提高流量变现效率,提升广告主ROI(ReturnonInvestment),保证用户体验等都有重要的指导作用。传统的CTR/CVR预估,典型的机器学习方法包括人工特征工程+LR(Log
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-25
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38627603
  1. 深度学习在美团搜索广告排序的应用实践

  2. 本文来自于网络,本文将结合广告特殊的业务场景,介绍美团搜索广告场景下深度学习的应用和探索在计算广告场景中,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(ConversionRate)是其中非常重要的一环,准确地预估CTR和CVR对于提高流量变现效率,提升广告主ROI(Return onInvestment),保证用户体验等都有重要的指导作用。传统的CTR/CVR预估,典型的机器学习方法包
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-27
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38731761