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s****5 2018-07-10
个性化(二)
总结 本章介绍了传统的个性化系统方法和YouTube的深度神经网络个性化系统,并以电影为例,使用PaddlePaddle训练了一个个性化神经网络模型。个性化系统几乎涵盖了电商系统、社交网络、广告、搜索引擎等领域的方方面面,而在图像处理、自然语言处理等领域已经发挥重要作用的深度学习技术,也将会在个性化系统领域大放异彩。 参考文献 P. Resnick, N. Iacovou, etc. “GroupLens: An Open Architecture for Collaborative Filtering of Netnews”, Proceedings of ACM Conference on Computer Supported Cooperative Work, CSCW 1994. pp.175-186. Sarwar, Badrul, et al. "Item-based collaborative filtering recommendation algorithms."
c****2 2018-07-10
个性化(一)
Input movie_id: 1962 Input user_id: 1 Prediction Score is 4.25 模型概览 本章中,我们首先介绍YouTube的视频个性化系统[7],然后介绍我们实现的融合模型。 YouTube的深度神经网络个性化系统 YouTube是世界上最大的视频上传、分享和发现网站,YouTube个性化系统为超过10亿用户从不断增的视频库中个性化的内容。整个系统由两个神经网络组成:候选生成网络和序网络。候选生成网络从百万量级的视频库中生成上百个候选,序网络对候选进行打分序,输出最高的数十个结果。系统结构如图1所示: 图1.
无****禾 2018-07-11
户需求引导管理--实战型IT太极拳
户很容易会异想天开,我现在更多是说服他们的想法达不到出政绩的目的,大鸣大放后黯然收场,对户也不是好事。 传统IT企在198X年成功崛起,是因为他们的技术帮户延伸了务能力,比如用ATM机帮银行拓展柜台、用更好的技术算账和转账;最近十几年则只能靠拿软硬件升级来从户手里套钱,上那些IT系统只是保命续命却诞生不了生命。 希望云厂商能够引以为鉴,我也在摸索如何帮户真正意义上务。 人员需求 户需求不能靠谦卑的态度来引导,而是可靠IT技能方案的输出。这对方案进者,也就是解决方案架构师的个人素质要求非常高。技术上要可以取信于户技术团队,又要非常了解云品,还要认可企级IT服务模式,这才有可能胜任这项工作,让户的消费额上千万甚至上亿。 只了解品说明书的售前是完不成这种工作的,从云技术后台转售前的同样也搞不定该工作。解决方案架构师必须是离职后能胜任户侧技术经理角,对户侧的技术环境、务流程非常懂行才行。按照懂云技术的售前、或懂售前的云技术的标准去选拔都方向不对,解决方案架构师应该是供应商替户技术运营团队招聘的顾问。
h****8 2018-07-10
能力比梦想更重要——企级服务难寻品经理
我们见过很多颠覆性爆款ToC品,但ToB品都是对旧方案的改良。品经理的决策都是要不要抄袭友商、要不要做累计改良,很久才能碰到一次将量变到质变的机会。整个行要三五年时间才仅有几个人积累出颠覆性绩,这个环境让带着理想和激情(撞大运)的年轻人如何升级加薪和跳槽哪?我们见过太多ToC明星品经理,但你听说过ToB行品明星吗? ToB品很难快速迭代,户不会让你每月更三次务系统,就算公有云总变更也会总出错,一堆七嘴八舌的“探讨型”助理,戏耍的不是程序员,而是付费企户。品迭代的慢不需要太多HC,但要求品负责人承担责任;招很多参与讨论但不负责任的品决策助理,这个品死的会更快。 ToB品的验证周期远于ToC品,品经理这个月做的构想,研发测试要三五个月,包装宣传又要三五个月,户部署和回款又要三五个月,只要勤开会多发邮件,这一年的工作日志就够字数了。而且品经理每个月都有想法等待一年后验证,管理者哪能天天统计旧功能的落地情况?
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