实时报表分析是近年来很多公司采用的报表统计方案之一，其中最主要的应用就是实时大屏展示。利用流式计算实时得出结果直接被推送到前端应用，实时显示出重要指标的变换情况。最典型的案例便是淘宝双十一活动，每年双十一购...

稠密特征一般是相对稀疏特征来说的，我们知道类别特征经过独热编码之后比较稀疏，比如类别 [‘小猫’，‘小狗’，‘小熊’，‘小猴’] 被独热编码后的数据结构为[[1,0,0,0],[0,1,0,0],[0,0,1,0],[0,0,0,1]]，可以看到这种数据很...

在深度学习还没有引入到点击率（Click-Through Rate，CTR）预估之前，CTR预估的模型大概经历了三个阶段：逻辑回归（Logistic Regression，LR），因子分解机（Factorization Machine，FM）、梯度提升树（Gradient Boosting Decision Tree，......

之前两篇讲过稠密特征和多值类别特征加入CTR预估模型的常用处理方法，这篇介绍一下针对序列特征采用的最基本的注意力机制方法。

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我们都知道一般单值类别特征加入到CTR预估模型的方法是先对单值类别特征进行one-hot，然后和embedding 矩阵相乘转换成多维稠密特征，如下图 1 所示：

数据分析是一个庞大的工程，有的时候过于抽象且依赖经验。本文是笔者对学习和实践数据分析的一个总结，希望提供一种通用的数据分析思路，并在分析思路的每个步骤中介绍相关的分析算法及其应用场景，对于算法只做浅层次的介绍...

与所有其他零售公司一样，亚马逊努力解决客户评论中存在的欺诈和质量差的问题，并开发系统来识别公正和可靠的信息，以获得更好的客户体验。该分析试图将自然语言处理、情感分析和主题建模领域的现有工作应用到从 Amazon 检...

在自然语言处理领域，我们有一种类型的问题是如何在一堆文本中提取出核心词/句子。而无论是对于长文本还是短文本，往往几个关键词就可以代表整个文本的主题思想。同时，在很多推荐系统中，由于无法直接就整体文本进行利用，往...

推荐系统技术，总体而言，与NLP和图像领域比，发展速度不算太快。不过最近两年，由于深度学习等一些新技术的引入，总体还是表现出了一些比较明显的技术发展趋势。这篇文章试图从推荐系统几个环节，以及不同的技术角度，来对目前推...