个性化推荐，指的是根据用户的个体偏好或者上下文信息，对某些内容进行个性化的决策。最常见的例子，比如新闻app中的内容流，视频和电商网站的“相关推荐”、以及广告中使用的个性化重定向等（可以参见《计算广告》一书）。 由于个性化推荐会大量利用用户行为数据与内容数据，它是大数据在互联网领域最常见的落地应用之一。因此，很多大数据码农码畜们在加入一个新公司时，往往喜欢豪情万丈地向码皇们建议：把某某位置交给我吧，我能用数据和推荐技术把它的点击量提高50%！ 提高点击量虽然很重要，但是这是个性化推荐的主要作用么？不然。在正确认识个性化推荐的作用之前，我们先要学会识破一个推荐产品常用的装逼姿势：“我们全站有80%的流量来自个性化推荐”。 其实，这里的数字往往是真实的，那么为什么说是装逼呢？这可以用一个故事来比喻。从前有一个小山村，村民们过着自给自足，男耕女织的生活。忽然有一天，从村外来了一支队伍，他们宣布此山他们开，此树他们栽，并且自豪地对村民们说：是我们养育了你们全村老少。这当然仅仅是一个故事，读者们不要瞎联想。不过，全站流量的个性化占比这样的说法，跟这个故事有点儿像。请大家看下图：
最近某在线旅行预订平台，被网友曝出“大数据杀熟”的消息。尽管这家在线旅行预订平台第一时间澄清是“系统bug”，但却依然难以让网友们对自己的钱包放心，毕竟，“大数据杀熟”事件已经多次出现，而手段更是层出不穷。
双十一刚刚过去，电商的从业者终于可以喘口气了。这个节日从九年前的光棍节演变成如今电商行业的狂欢节。早几年双十一刚流行的时候，零点订单过多造成网络瘫痪、到了支付环节一键崩溃是常被吐槽的事情。这几年软硬件技术的发展，双十一的购物体验越来越好。让用户扼腕叹息的从“网络崩溃”变成了“今年没抢到”。 如何让用户买的爽？在这问题引导下电商品牌之间的竞争从网络稳定性、物流流程的PK，转到了今年更高级的竞争领域：人工智能和算法的较量。 无论是阿里今年上岗的高精度智能运营机器人天巡，还是一秒自动生成8000张banne
刘佳 京东商城系统资深架构师 京东技术平台架构峰会讲师 京东开普勒平台致力于通过入驻、导购、买断、京商城、轻商城五大解决方案，以多元化、差异化方式开创流量变现和内容营销的新时代，实现无界零售。 今天
阿里不只是在与腾讯拼移动，它的电商本土业务也在稳步推进。最近一个里程碑事件是，阿里包下了美的、九阳、苏泊尔等十个品牌的12条生产线，专为天猫特供小家电。阿里通过所掌握的数据以及分析成果，去指导这些生产线的研发、设计、生产、定价。 这是一种典型的C2B模式。 C2B与规模化之间的矛盾 C2B反向定制模式大家并不陌生。这是用户需求驱动的产品生产模式。百度百科对其的解释是，消费者根据自身需求定制产品和价格，或主动参与产品设计、生产和定价，产品、价格等彰显消费者的个性化需求，生产企业进行定制化生产
大数据这个词为什么现在这么火，个人的理解是用一个新瓶装了很多旧酒，也就是说之前的很多技术，概念或者应用现在都可以往大数据这个词里放，比如分布式处理，数据挖掘，机器学习，文本处理，语音/图像处理，个性化
李林 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 用Airbnb找房，是不是经常觉得“这个房子正合朕意”？ 除了照骗拍得好之外，机器学习也功不可没。 Airbnb的工程副总裁Mike Curti
改变正在发生，未来会有更多。保险市场由大型的国有企业和传统产品主导，这些产品几十年来还没有实质性改变。听起来有点耳熟？ 人们已经下注了。风险投资家普遍认为保险行业已经非常成熟，已经到了被颠覆的时刻。纽约的一家保险科技公司Lemonade的创始人仅仅通过谈话就完成了史上金额最大的种子轮融资。 这不仅仅是关于创业群体。沃伦巴菲特（Warren Buffett）表示，自动驾驶汽车的到来将会损害伯克希尔旗下Geico的保费收入。 有足够的数据可以证明这是真的。巴菲特一直提到2015年毕马威发布的一份报告，该报告预
【张潼】我们知道“数据量日益增多”这是一个背景，可能每十年要增长一千倍。以前可能仅是线下数据的增加，而现在为什么互联网在数据量增加的作用反而更大了呢？这是因为在今天大数据的驱动很大程度上是来源于互联网公司，包括：互联网和移动互联网。今后可能还会有传感器网，云端等一系列。但是有一个共同前提，这就是“数据量日益增多”。
本文是以airbnb为背景，设计的房屋动态定价方法。本文采用两阶段的方式对定价进行预测，总体方案流程和上一篇文章中APP-LM有点类似，但是细节上也有差别。本文为kdd'18的论文，上一篇为kdd'19的论文，上一篇论文也就更进一步的提出了端到端的方法，如果没看过上一篇的可以看一下上一篇，因为关于损失函数中的一些含义介绍有所省略，因为在前一篇介绍过了。
2015年8月14日，由中国科协、中国科学院指导，中国人工智能学会发起主办的第五届中国智能产业高峰论坛在上海长荣桂冠酒店顺利召开。 下面是百度研究院副院长张潼的发言： 本文由中国人工智能学会供稿，静沙
传统上，化妆品公司依靠当面零售来吸引新客户并维持现有客户群。然而，这种流行病已经颠覆了化妆品行业，给敏捷和有创造力的公司带来了新的挑战和机遇。
香港中文大学计算机系副教授张胜誉 文/CSDN史天 7 月 22 - 23 日，在中国科学技术协会、中国科学院的指导下，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的 2017 中国人工智能大会（CCAI 2017）在杭州国际会议中心盛大召开。 在大会的智能金融论坛上，香港中文大学计算机系副教授张胜誉发表了《个性化推荐和资源分配在金融和经济中的应用》主题演讲。 张教授的分享主要包含三个方面： 基于实例简要分享了 AI 在金融中应用的概况，比如用人工智能来对金融
RTB的产生使得广告市场向着开放的竞价平台的方向发展，这样的平台就是广告交易平台，ADX，其主要特征是用RTB的方式实时得到广告候选，并按竞价逻辑完成投放决策。与广告交易平台对应的采买方为需求方平台即DSP。在程序化交易市场中，需求方对于流量的选择和控制能力达到了极致。
【编者按】在第五届中国智能产业高峰论坛上，百度大数据研究院副院长张潼介绍了互联网数据发展趋势，本文是张潼演讲内容节选，由中国人工智能学会供稿，静沙龙记者王嘉俊整理。转自：公众号杨静lillian。 从
7 月 22 - 23 日，在中国科学技术协会、中国科学院的指导下，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的 2017 中国人工智能大会（CCAI 2017）在杭州国际会议中心盛大召开。 在大会的智能金融论坛上，香港中文大学计算机系副教授张胜誉发表了《个性化推荐和资源分配在金融和经济中的应用》主题演讲。 张教授的分享主要包含三个方面： 基于实例简要分享了 AI 在金融中应用的概况，比如用人工智能来对金融做各种技术服务，当用户量达到一定规模之后，可能会需
作者介绍： 李玉博士，花名谈志，优酷数据智能部总监，负责优酷的个性化推荐、搜索、泛内容AI平台、视频AI理解等。加入阿里前曾在美国Uber负责个性化智能定价、补贴、拼车规划等工作；在京东任京东数据云总监；在美国雅虎负责雅虎的DSP广告平台、广告Targeting等工作。
汽车保险费的计算应该可以称得上“世界十大未解之谜”，每年的保费调整到底是如何算出来的？我的保费和别人的是否一样？这些问题已经困扰了和文摘菌一样的普通消费者许多年。
哈佛大学教授James Culliton在1948年发表的一篇文章中描述了营销领导者，这篇文章为经典4P（价格、产品、促销和场所）营销模式奠定了基础。 而2018年的市场领导者是一位现代化的炼金术士，他的竞争对手包括程序性广告、会话机器人和由个人虚拟代理人执行的动态定价模型。
译者：Amber Li 本文长度为1977字，预估阅读时间3分钟。 AI在媒体和广告方面的应用异常广泛，从广告定向，内容管理和创建，或动态定价，欺诈预防、用户行为预测和产品推荐，到程序化购买，销售预测到个性化网页\APP制作。 正当世界期待人工智能（AI）为下一波的技术创新和经济增长加速助力时，中国已经将自己定位成了一个主要的参与者。虽然中国还需坐观西方创造的软件和处理器来推动现今的数字化世界，但它已成为制定未来最重要的科技原则的佼佼者。 在今年六月尾，科技部部长万钢宣布中国政府已为未来几十年的AI发
2024年，必然会有很多业务系统接入大模型，甚至不少公司扬言要用大模型将所有业务重新做一遍。然而，大模型作为AI应用要用GPU，而GPU是很贵的。
互联网家装在国内市场早就已经开始生根发芽，围绕着互联网家装市场的暗战也早已悄然打响，不管是巨头还是传统的家装公司，都纷纷涌向了这个巨大的家装O2O市场，掀起了新一轮的产业模式、商业模式、盈利模式的颠覆影响，他们都想在这个万亿市场的巨大蛋糕上分一杯羹。如何让装修变得简单、透明、性价格比高。并实现可定价、定期的标准化装修，及满足用户个性化的设计要求。线上实现预约、下单、交易和全程监控等服务的同时，线下实现体验和交付的新型装修模式。如何去中介化、去渠道化及标准化，优化并整合装修产业链，颠覆传统装修的用户体验，成为当前互联网装修O2O模式共同面临的问题。
中国香港中文大学计算机系副教授张胜誉 7 月 22 - 23 日，在中国科学技术协会、中国科学院的指导下，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的 2017 中国人工智能大会（CCAI 2017）在杭州国际会议中心盛大召开。 在大会的智能金融论坛上，中国香港中文大学计算机系副教授张胜誉发表了《个性化推荐和资源分配在金融和经济中的应用》主题演讲。 张教授的分享主要包含三个方面： 基于实例简要分享了 AI 在金融中应用的概况，比如用
随着视频流服务的普及，用户对视频感知质量的要求越来越高，这对连接质量提出了更严格的要求。蜂窝网络的现有问题鼓励用户寻求替代连接，例如公共 Wi-Fi 网络；然而，Wi-Fi 网络的用户和所有者的期望并没有得到充分满足，各种问题还有待通过更好的 Wi-Fi 接入系统来解决。基于按需付费方案，我们设计并实施了 DiFi，这是一个基于每个用户的系统，具有动态资源分配和定价。除带宽外，DiFi 还提供满足用户对流量突发性的要求的数据突发。它更好地满足用户的各种个性化需求，更好地为所有者利用有限的网络资源。我们利用基于区块链的智能合约来解决对分散控制、隐私和信任的现实问题，我们的实施是在现有的 Wi- Fi 基础设施基础上完成的。
tecdat在家电品牌网络调研项目中，倾听主流电商平台上网民消费者对于家电的各种看法，我们发现在人们的消费理念不断发生变化的今天，家电早已不是一件单纯的满足功能需求的物品，更是一种消费者对自己个性化、品质化的表达。
在当今的高校环境中，学生们面临着各种琐碎的问题，如取快递、买零食、送文件等。为了解决这些问题，校园跑腿服务应运而生。本文将探讨如何提供更好的校园跑腿服务，以帮助学生解决日常生活中的问题。
今天我们就来看看，在日常生活中有哪些最常见的机器学习用例（有时我们甚至没有意识到这些例子涉及机器学习）。本文涵盖了以下常见的机器学习用例：
在互联时代，拥有一个大数据战略来收集、存储、组织和分析广泛客户数据的踪迹，对于及时开展个性化客户交互至关重要。幸运的是，通过采用正确的技术、基础设施和分析功能来全面释放这一数据的潜力，实现与互联客户的更深入交流，绝非空想。 以下这五种使用大数据分析的途径将能够帮助您提升互联客户体验： 1. 找到“隐藏的”大数据见解，更全面地了解客户。 在大数据的初期，从电子邮件和网站点击收集到的见解帮助企业重塑了营销计划，启动了新的活动，并带来了更加个性化的体验。但所有这些优势通常采用产品推荐的形式完成。 现在，新的数据类
近年来，随着技术进步不断改变传统的商业模式，保险业发生了重大变化。从承保到理赔管理，人工智能 (AI) 和机器学习为提高效率、准确性和客户满意度的创新解决方案铺平了道路。其中一项突破是人工智能解决方案的出现，例如 数据提取工具，这彻底改变了非结构化保险数据的处理方式。
10月27日，乐视在中国北京举行“无化反 不生态”新品发布会，基于全球独创的开放闭环乐视生态系统，正式推出全球最大3D、4K电视——120英寸电视之王uMax120，定价49.99万元。uMax120搭载全球唯一十代线夏普SDP提供的120英寸4K面板，支持3D，并采用目前业界性能最为强悍的4K智能电视芯片Mstar 6A928，4核1.4GHz以及4核Mali T760 顶级旗舰GPU，3GB超大运行内存+32GB高速闪存，支持60帧H.265/HEVC格式4K视频硬解。uMax120秉承“极限科技、完整生态、颠覆价格”的理念，由世界级品质富士康打造，引领电视行业进入超大屏时代。
软件许可的范围从永久到订阅、部分授权和无限制授权。决定哪种方法最适合您的公司呢？通常情况下，选择哪种方法取决于软件供应商定价政策以及买方预算。在当今无服务器技术、PB 级数据移动和高可用性云产品的世界中，传统的定价模式不再适合当前的新模式。定价需要不断发展，以满足数据和 IT 界不断变化的需求。
文：Shane Banker 编译：数据观 来自：数据观 https://www.shujuguan.cn/?from=qcloud ［摘要］： 去年我们讨论了《转化率优化的9种方法》。就像这个世界保
在当今快速发展的数字领域中，人工智能（AI）已经成为无数行业的重要组成部分，彻底改变了我们生活和工作的方式。其中最具变革性的 AI 技术之一是由 OpenAI 开发的 ChatGPT-4 模型。作为一系列强大语言模型的最新版本，ChatGPT-4 展示了在理解和生成类似人类文本方面的卓越能力，使其成为各种应用的宝贵工具。
数据猿导读 在大数据技术越来越成熟的今天，保险业也与时俱进，进入了“大数据保险时代”。“大数据+保险”能碰撞出什么样的火花呢？ 记者 | 大文 本文长度为2300字，建议阅读5分钟 本文为《数据驱动金
计算广告是根据个体用户信息投送个性化内容的典型系统之一。在介绍计算广告系统的架构之前，先看看一般的个性化系统是如何构成的。
双11的硝烟已经弥漫在每个角落——不只是互联网，还有线下实体；不只是内地市场，还有香港台湾等境外市场；不只是促销大战，而是在产品、体验、服务和物流等维度共同发力。更重要的是，今年双11不再将不断提升GMV当做唯一目标，而是把应用新技术、推动新模式当做重点。天猫刚刚举办的一个活动体现了这一点。 11月3日，双十一进入一周倒计时，天猫邀请了几十家全球顶尖科技公司搞了一场“T20”峰会，全称为天猫双11全球创智生态峰会，参会者包括Intel，CES、iRobot、戴森、BOSE、惠人、飞利浦、博朗、BEATS、H
“ 从这次课才真正进入机器学习的课堂，本次课概要讲述对机器学习的感性认识。。。”
目前为止，基于机器学习的个性化功能仍集中于行为和偏好，即找到“对的人”、“对的地方”和“对的时间”。现在，新的机器学习技术把情绪因素纳入计算方程，以做到更好的信息连结。通过这项研究，我们开始了解从业人员如何利用机器学习技术优化营销的最后一环，即如何解决“正确的消息”，以及这些早期的运用者从中获得了哪些价值。 今天的市场中，营销人员必须将定制体验通过数字端传递给客户。机器学习和预测技术在内容变革中正在迅速兴起。电子邮件营销、网页优化和广告推送只是很少的几个实践，但都取得了巨大的投资回报。通过这种技术，营销人员
互联网正在变得越来越“重”，不只是从线上走到线下，而是在从“比特世界”深入到“原子世界”，工业互联网的兴起，更是让互联网从“轻公司”成为名副其实的“重工业”。
【大数据100分】王答明：个性化推荐的前世今生及1号店实践 主讲嘉宾：王答明 主持人：中关村大数据产业联盟 副秘书长 陈新河 承办：中关村大数据产业联盟 嘉宾介绍： 王答明： 1号店IT资深经理，负责个性化推荐/大数据挖掘。早年曾在Intel, Alcatel等公司做过大型分布式系统，p2p网络, 移动自组织网络等分布式协议的研发。后加入Autodesk，成为其内容搜索组上海区的创始成员和技术负责人，期间曾负责过基于机器学习的自动分类，分词和信息抽取等方向，也曾带团队利用hadoop对搜索的backe
你好，我是黄鸿波，国内 40 多个谷歌开发者专家之一，《TensorFlow 进阶指南：基础、算法与应用》一书的作者。今天想和你聊聊推荐系统那些事。 遥想当年抖音、头条等应用横空出世的时候，全民一刷一整天，“猜你喜欢”的推荐就像肚子里的蛔虫，让人欲罢不能。与此同时，技术圈内到处都在讨论推荐算法，个性化推荐的重要性更是被吹上了天。 亚马逊号称 40% 的收入是来自个性化推荐系统的，这就是推荐工程师的最牛的地方，也是为啥人能拿百万年薪的原因。 当初我就是被这股奇妙又神秘的力量所深深吸引，随着近几年亲身实操了几个
智能工厂是指利用物联网技术和监控技术加强信息管理服务，提高生产过程可控性、减少生产线人工干预，集智能手段和智能系统等新兴技术于一体，构建高效、节能、绿色、环保、舒适的人性化工厂。
企业资源计划软件是企业投资的重头，几乎每个企业都要依赖ERP。传统的ERP基本都需要一年以上的实施时间。一般的ERP产品会涉及会计核算和财务管理、产品规划、库存管理、生产制造、分销、定价、运输、支付、营销和销售等。ERP系统通常是使用数据库作为后台支持，企业员工可以通过前端应用来进行相关操作。
旅游业正在慢慢地将人工智能融入到行业当中，并为游客提供个性化定制体验。在人工智能的帮助下，旅游业的业务流程和客户服务都发生了改变。人工智能技术被广泛用于旅游业。
继去年爆出了“酒店同房不同价”的消息之后，前两天微博网友@陈利人 发文称，在携程订票未支付时，发现忘记勾选“报销凭证”，退回修正再支付时被提醒“已无票”。重新搜索该票，价格贵了近1500元。
但无论技术如何迭代更新，最终都将应用到实际场景之内，那些所谓的风口，会在冷静期后沉淀，最终为“人”所利用，提供真正的价值。
【新智元导读】作者 Medha Agarwal 是 Redpoint Ventures 的投资人，本文带来了作者认为成功的 AI 初创公司的特质，以及对搞机器学习的初创企业来说特别有机会的8个领域。 成功者的四个特征 （文 / Medha Agarwal）机器学习在今天是一个热门话题，而且其热门并非没有道理。机器学习具有变革整个市场和行业的巨大潜力。但是，这里面也有很多围绕着技术的炒作。作为投资者，我发现成功利用机器学习的赢家具有以下四个关键特征： 1. 在大型市场上的具体使用案例。 成功的机器学习创业
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