一天之内Yahoo和Pinterest分别收购了一家推荐系统公司

最新推荐文章于 2024-04-28 10:44:32 发布
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文章标签： 收购 Yahoo! Pinterest
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/liujiangce/article/details/80119366
本文介绍了两个互联网公司的收购案例，一是Yahoo收购由其前搜索技术副总创立的Jybe；二是Pinterest收购了其投资者之一Fritz Lanman所创办的LiveStar。

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刘江总编
关注
黑夜给了我黑色的眼睛，我却用它研究CV
a200800170331的专栏
02-06 1085
编者按：计算机视觉（Computer Vision）领域历史悠久，业界对此一直都不缺乏想象。当图像和视频总量每年以数十倍的速度增长，增长到人们有一天再也无法通过文字整理和检索这些信息时，计算机视觉技术或许会和当年的关键字搜索技术一样，成为救世主。 本文来自美国计算机视觉公司创始人Orbeus刘天强（微博@刘天强Orbeus）投稿，从“究竟什么是计算机视觉技术、它的局限性何在、它应用在实际场景
Pinterest推荐系统四年进化之路
smartcat2010的博客
06-05 1663
原文链接： http://www.sohu.com/a/144747856_775742 1. 基于Pin-Board的关联图，两个Pin的相关性与他们在同一个Board中出现的概率成正比。（类似协同过滤的思想） 2. 在有了最基本的推荐系统后，我们对Related Pin的排序进行了初步的手调，手调信号包括但不局限于相同Board中出现的概率，两个Pin之间的主题相
Pinterest推荐系统四年进化之路--王栋
smartcat2010的博客
07-15 1341
今年4月，WWW大会上出现一篇论文“Related Pins at Pinterest: The Evolution of a Real-World Recommender System”，介绍了Pinterest推荐系统四年的进化之路。 四年前，我加入了Pinterest的Discovery Team，那时候大半个Discovery Team都在忙着搭建这个叫Related Pins的新功
从0构建AI推荐系统demo（数据准备）
HeyShHeyou的博客
08-23 2099
前言 推荐系统一直以来都是人工智能领域中较为火热的研究方向之一，最近公司需要构建常见的资讯类推荐系统，本人也从无到有、从0开始构建AI推荐系统demo版。此篇主要讲述最基本的数据准备中，最最最最基本的常用操作。 一、数据准备 记得之前看到过一句话，大致意思是说：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是不断逼近这个上限而已。 这话说的特别有道理，优质的数据源可以极大的提高AI训练的效...
流动的推荐系统——兴趣Feed技术架构与实现
优快云 人工智能
11-23 8695
作者：陈开江@刑无刀，金融科技公司天农科技CTO，曾任新浪微博资深推荐算法工程师，考拉FM算法主管，先后负责微博反垃圾、基础数据挖掘、智能客服平台、个性化推荐等产品的后端算法研发，为考拉FM从零构建了个性化音频推荐系统。 本文为《程序员》原创文章，未经允许不得转载，更多精彩文章请订阅2017年《程序员》 流动的推荐系统我们经常谈论的推荐系统（Recommender System），从形...
keras探索：nlp-基于内容的推荐系统(单标签，不涉及用户画像)
沈春旭的博客
11-15 3144
open resource ：deep learning with python (keras) open code: https://github.com/fchollet/deep-learning-with-python-notebooks/blob/master/3.6-classifying-newswires.ipynb # single-label & multi-cl...
阿里巴巴淘宝马云的SNS之梦有了新目标 收购“微博”
weixin_33834910的博客
05-02 120
上班之余抽点时间出来写写博文，希望对新接触的朋友有帮助。今天在这里和大家一起学习一下阿里巴巴淘宝     交际一度是马云心中永远的痛。收购之前，阿里巴巴的SNS之路败屡战屡。     如果说阿里旺旺的衷初只是在于便于买家卖交流，向前追溯阿里巴巴最早的交际路径摸索是在收购中国雅虎时代。2008年10月13日，阿里巴巴全资收购中国雅虎，推出熟人交互平台“雅虎系关”，其基本模式是开放平台+生活服务+...
这些初创公司为何要拒绝上亿美元的投资
Acorld
05-16 2293
如果有人给你提供1亿美元，只要你接受，那么立刻就能富可敌国。无需多说，因为这是一个常识。 在硅谷，这个常识被一种不理性的欲望所取代，人们都希望自己可以创立一个像谷歌或Facebook那样非凡的企业。对99.99%的创业家而言，这种想法是相当愚蠢的。实际上，许多追求创立一个价值数十亿美元的企业，已经耗费掉了能让这些创业家们改变一生的财富。 以下有四个例子，这四家公司曾拒绝过1亿美元的开价
17家中国初创IT公司的失败史【转】
zhanghj07409的专栏
06-22 1562
看十个成功故事，不如看一个失败故事更让自己警醒。作为经历过过去12年中国互联网的老兵，我彻夜整理了有代表性的17个失败案例，为有志创业的人提供了从公司财务，定位，团队，市场，资本，政府监管，用户价值等各个方面的经验教训。也希望大家共同一起来探讨如何避免失败。 1. 亿唐网 　不少人还记得2000年北京街头出现的大大小小的亿唐广告牌，"今天你是否亿唐"的那句仿效雅虎的广告词着实让亿唐风光
Linux系统——Nginx常见面试题
一坨小橙子的博客
04-28 1647
Nginx面试宝典（使用场景、发展历史、优点、正向反向代理、限流、动静分离、负载均衡、负载均衡策略、多进程模型、为什么Nginx不使用多线程、高可用、压缩）
增长黑客：如何低成本实现爆发式增长
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GitChat
04-12 1万+
内容简介 脸谱网如何从默默无闻到坐拥二十几亿用户？ 爱彼迎、优步何以在短短时间估值超过百亿美元？ 领英怎样跨步成为全球领先的职业社交平台? 这些初创公司实现爆发式成长的共同奥秘就是增长黑客。 增长黑客是硅谷当下热门的新商业方法论，其精髓在于通过快节奏测试和迭代，以极低甚至零成本获取并留存用户。 作为最早提出“增长黑客”概念的理论先驱、带领 Dropbox 实现500%增长的实战领军人物，作者在...
大数据与人工智能
qq_45070671的博客
05-28 2355
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计算机科学知识体系全面整理与系统归纳项目-包含数据结构与算法分析计算机网络协议详解操作系统原理剖析数据库系统设计编译原理实现计算机组成结构软件工程方法论人工智能基础.zip
08-23
计算机科学知识体系全面整理与系统归纳项目_包含数据结构与算法分析计算机网络协议详解操作系统原理剖析数据库系统设计编译原理实现计算机组成结构软件工程方法论人工智能基础.zipAI工具在开发实践中的应用
ForestBlog 是基于 go 语言开发的，适合用来学习和展示 markdown 文档的精美博客_).zip
08-23
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### 企业架构设计方法论详解（豪华版）
08-23
内容概要：该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论，涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状，包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系，明确了企业架构设计的重要性。接着，阐述了新版企业架构总体框架（CSG-EAF 2.0）的形成过程，强调其融合了传统架构设计（TOGAF）和领域驱动设计（DDD）的优势，以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流，细化业务能力、流程和对象，确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则，确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面，提出了分层解耦和服务化的设计原则，以提高灵活性和响应速度。最后，技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计，确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群：适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师，特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标：①帮助企业和组织梳理业务流程，优化业务能力，实现战略目标；②指导数据管理和应用开发，确保数据的一致性和应用的高效性；③为技术选型和系统部署提供科学依据，确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议：此资源内容详尽，涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中，结合实际案例进行理解和实践，重点关注各架构模块之间的关联和协同，以便更好地应用于实际工作中。
基于Python+Django的旅游景点及路线推荐系统：协同过滤与机器学习的应用
08-23
如何使用Python和Django框架构建一个旅游景点及路线推荐系统。系统不仅实现了常见的登录、查看景点信息、搜索景点、评论评分等功能，还特别引入了四种推荐算法——热门推荐（基于评分）、随机推荐、猜你喜欢（基于协同过滤）以及类似推荐（基于地点）。作者深入探讨了每种推荐算法的具体实现方法和技术细节，如利用Django ORM进行高效查询、使用geopy库计算地理距离、优化协同过滤算法等。此外，文中还提到了一些实用技巧，如通过记录用户的登录位置来提高首次推荐的准确性，以及使用Django Admin快速搭建管理员后台。 适合人群：对Web开发感兴趣的开发者，尤其是熟悉Python和Django框架的技术人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解推荐系统实现机制并应用于实际项目的开发者。通过学习本文，读者能够掌握如何结合多种推荐算法提升用户体验，同时了解如何优化系统性能。 其他说明：作者强调推荐系统的设计不仅要考虑算法的有效性，还要兼顾用户的实际需求和体验。未来计划进一步改进系统，加入更多个性化元素，如实时用户画像等。
【Matlab语音处理】独立分量分析 Independent Component Analysis.zip
08-23
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis，简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法，其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号，使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用，目前已成为盲信号处理，人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状，详细地论述了ICA的原理及实现过程，系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系， 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis，简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法，其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号，使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用，目前已成为盲信号处理，人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状，详细地论述了ICA的原理及实现过程，系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系，在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号，而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征，本文利用独立分量分析的思想和方法，提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案，并进行了详细的仿真实验。 此外，我们还进行了进一步的研究，探索了其他可能的ICA应用领域，如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用，我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
MATLAB实现虚拟电厂日前鲁棒优化调度——应对源荷双重不确定性
08-23
内容概要：本文介绍了基于MATLAB和CPLEX工具实现的虚拟电厂日前鲁棒优化调度模型。该模型针对光伏出力和负荷功率的双重不确定性进行了处理，采用了鲁棒优化方法来提升系统稳定性并降低风险。文中详细解析了从数据准备到模型构建、求解过程再到结果分析的具体步骤。通过引用相关文献，进一步完善了模型的理论基础和技术细节。最终，该模型能够有效提高电力系统的稳定性和可靠性，为虚拟电厂的实际运行提供了重要的参考依据。 适合人群：对电力系统优化调度感兴趣的科研人员、工程师及研究生。 使用场景及目标：适用于需要处理源荷双重不确定性的虚拟电厂或微网单元的日前调度任务，旨在提高调度决策的经济性和稳定性。 其他说明：本文不仅提供了详细的MATLAB代码实现，还深入探讨了鲁棒优化法的应用及其在电力系统中的意义。
项目管理界绽放的铿锵玫瑰--王琳：项目管理指引我一路前行.docx
最新发布
08-24
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Pinterest推荐系统演进：从神经网络到大规模实践
本文深入探讨了Pinterest的推荐系统——Related Pins的发展历程，揭示了从简单的启发式方法到复杂的深度学习模型的演进过程，以及在这个过程中所遇到的挑战和解决策略。" 神经网络推荐算法是一种利用深度学习技术来...
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