深度学习在美团点评推荐业务中实践

作者/分享人:美团技术团队
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深度学习的概念源于人工神经网络的研究,通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。

本 Chat 我们将从深度学习的方面来和大家聊一聊 O2O 业务的推荐,包括时间、地点及环境等场景相关的信息,也给大家介绍 O2O 智能推荐平台构建和优化过程中的一些问题和挑战,以及深度学习在推荐优化中的一些经验。

主要从以下几个方面来讲:

  • 推荐平台业务的演进
  • 推荐框架的迭代
  • 深度学习算法在推荐业务中的应用及实践经验

作者简介:陈文石,2012年毕业于东南大学,美团点评算法专家,目前负责点评平台及综合 BG 推荐平台业务。在加入美团点评之前,曾在百度做过一些个性化推荐相关工作。对人工智能在搜索、推荐等业务应用上有较深入理解和实践。

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文章出炉
交流日期
     
02月28日
03月09日
03月12日 20:30
查看文章评论/提问
于勇
召回是不是就是美团系统各个业务产生的数据?
why not
您好,请问在工程中关于数据量选取和模型评估有没有比较好的方法。
楸楸
你好,请问支持spark的机器学习平台除了DeepLearning4J ,像TensorFlowOnSpark这些,有没有什么选型建议,多谢。
楸楸: 深度学习平台
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