写在前面代号说明反浩克装甲在推荐系统发挥用武之处的各个场景中，相关类的推荐是一个比较常见的场景.其要面对的场景可以定义为，用户在找到自己喜欢的东西并进行消费的时候或者消费行为完成之后，对用户展示一些相关的物品以便用户继续消费.怎么推荐相关物品本文讨论的问题是基...

在机器学习建模问题中，合适特征的构造对于模型的性能至关重要，看到很多同学介绍特征工程，包括特征的预处理和特征筛选等，这些非常重要，但是特征预处理和特征筛选的前提是要有基础特征，而这些特征从哪里来，又如何构造，现在总结一下在推荐系统中比较通用的特征构造方法，场景...

目前，某产品营收运营正处在从过去依赖产品经理的经验到通过数据来驱动增长，GrowthHacking，的过渡期，在这里梳理一下通过数据模型帮助该产品营收的一些经验，正文本文主要包括7部分，定义目标，转化为数据问题、样本选择、特征搭建、特征清洗、特征构造、特征选择...

在内容推荐系统里，一个常用的方法是通过理解内容，挖掘内容属性，去挖掘用户的兴趣点来构建推荐模型，从大多数业务的效果来看，这样的模型是有效的，也就是说用户行为与内容是相关的，不过有一点常被忽略的是，相关性是对称的！这意味着如果可以从内容属性去理解用户行为，预测用...

前言自手Q游戏中心V6.0改版以来，产品形态发生了较大的转变，不再是纯粹通过app列表做游戏分发，而是试图通过内容来带游戏分发，全新的产品形态给推荐算法带来了许多的挑战，截至4月初，算法一期的工作已接近尾声，借此机会写下总结，一方面是将整个游戏中心的推荐逻辑进...

导语，在推荐领域，用户或物品的冷启动，以及如何使推荐结果更加多样的问题在很多实际应用场景中都会遇到，本文主要讲述了神盾推荐在腾讯内部业务场景中，使用MAB方法来解决这两个问题的经验总结，同时本文也较为简单的对MAB问题做了综述性介绍，希望能够帮助到大家，问题1...

随着内容时代的来临，多媒体信息，特别是视频信息的分析和理解需求，如图像分类、图像打标签、视频处理等等，变得越发迫切，目前图像分类已经发展了多年，在一定条件下已经取得了很好的效果，本文因实际产品需求，主要探讨一下视频打标签的问题，查阅了部分资料，笔者拙见，打标签...

背景，尊敬的XXX用户，您的话费已不足10元，为了您的正常使用，请及时充值，——移动公司，温馨提示，XXX先生，小姐，您的住房贷款将于11月5日扣款，请在此账号中存足款项，——家银行就算是在尊敬的称谓，就算是再温馨的话语，还是感觉有些冷冰事故，千里追债，通信和...

背景随着神盾推荐业务场景的不断深入，传统的离线训练，线上计算的模式可以说是推荐系统1代框架，已经不能完全满足部分业务场景的需求，如短视频、文本等快消费场景，下面先简单介绍下传统模式以及其在不断变化的场景需求中的不足点，传统模式简单介绍传统模式下，整个推荐流程粗...

随着社交网络的发展和积累，内容的产生、传播、消费等已经根深蒂固地融入在人们的生活里，随之内容分析的工作也就走进了人们的视野，近年来，各种公众趋势分析类产品涌现，各大公司都利用自身资源纷纷抢占一席之地，公众趋势分析平台利用自然语言处理、机器学习方法对数据进行分析...

14年接触到，指标体系，这个词，一脸懵逼，当时还停留在离散的报表需求阶段，不能明确说出什么就是指标体系，发展到现在，做了几个产品的数据工作，对指标体系概念以及规划方法有一定的积累，总结出来作为知识储备，Whatis指标体系百度百科的专业定义，评价指标体系是指由...

前言本文介绍我们在推荐系统领域的大规模参数学习研究.问题的起源是探究给每一个用户学习一个ID层级的表征，而在千万量级的业务上，学习如此特征将会牵涉到超十亿规模的参数学习.对此我们根据推荐算法的特点，实现了一个无需使用参数服务器，在普通Spark能够运行的支持大...

1.背景近两年来，随着，增长黑客，的概念从大洋彼岸的硅谷传入国内，相关的理念和方法开始在互联网技术圈流行起来，2015年，，增长黑客，一书的出版和流行更是把，增长黑客，这个名词正式带入了大众的视野，增长黑客，近年来兴起于美国互联网创业圈，指的是一种新型的职业或...

当一个企业要建立数据体系，它需要什么样的流程，当一个新的产品上线，它需要怎样建设业务的数据体系，这两个问题是否一些方法论去遵循，笔者原以为能在网上搜一篇关于数据体系建设的文章，居然未能如愿，甚为遗憾，OK，老衲就来杜撰一篇！本文将从腾讯的数据体系、SNG数据中...

导语在产品的增长分析当中，想关注符合某些条件的一部分用户，不仅想知道这些人的整体行为，访问次数，访问时长等，，还希望知道其中差异较大的细分群体，用户分群方法，能帮助我们对差异较大的群体分别进行深入分析，从而探究指标数字背后的原因，探索实现用户增长的途径，一、用...

写在前面代号说明反浩克装甲在推荐系统发挥用武之处的各个场景中，相关类的推荐是一个比较常见的场景.其要面对的场景可以定义为，用户在找到自己喜欢的东西并进行消费的时候或者消费行为完成之后，对用户展示一些相关的物品以便用户继续消费.怎么推荐相关物品本文讨论的问题是基...

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随着内容时代的来临，多媒体信息，特别是视频信息的分析和理解需求，如图像分类、图像打标签、视频处理等等，变得越发迫切，目前图像分类已经发展了多年，在一定条件下已经取得了很好的效果，本文因实际产品需求，主要探讨一下视频打标签的问题，查阅了部分资料，笔者拙见，打标签...

背景随着神盾推荐业务场景的不断深入，传统的离线训练，线上计算的模式可以说是推荐系统1代框架，已经不能完全满足部分业务场景的需求，如短视频、文本等快消费场景，下面先简单介绍下传统模式以及其在不断变化的场景需求中的不足点，传统模式简单介绍传统模式下，整个推荐流程粗...

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14年接触到，指标体系，这个词，一脸懵逼，当时还停留在离散的报表需求阶段，不能明确说出什么就是指标体系，发展到现在，做了几个产品的数据工作，对指标体系概念以及规划方法有一定的积累，总结出来作为知识储备，Whatis指标体系百度百科的专业定义，评价指标体系是指由...

当一个企业要建立数据体系，它需要什么样的流程，当一个新的产品上线，它需要怎样建设业务的数据体系，这两个问题是否一些方法论去遵循，笔者原以为能在网上搜一篇关于数据体系建设的文章，居然未能如愿，甚为遗憾，OK，老衲就来杜撰一篇！本文将从腾讯的数据体系、SNG数据中...

导语，在推荐领域，用户或物品的冷启动，以及如何使推荐结果更加多样的问题在很多实际应用场景中都会遇到，本文主要讲述了神盾推荐在腾讯内部业务场景中，使用MAB方法来解决这两个问题的经验总结，同时本文也较为简单的对MAB问题做了综述性介绍，希望能够帮助到大家，问题1...