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搜索资源列表

  1. 机器学习技术在达观数据的实现

  2. 大数据时代里，互联网用户每天都会直接或间接使用到大数据技术的成果，直接面向用户的比如搜索引擎的排序结果，间接影响用户的比如网络游戏的流失用户预测、支付平台的欺诈交易监测等等。达观数据技术团队长期以来一直致力于钻研和积累各种大数据技术，曾获得cikm2014数据挖掘竞赛冠军，也开发过智能文本内容审核系统、作弊监测系统、用户建模系统等多个基于大数据技术的应用系统。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-12-22
    • 文件大小：8mb
    • 提供者：datagrand

  1. 推荐系统和搜索引擎的关系达观陈运文

  2. 达观数据深入分析推荐系统和搜索引擎的关系，通过简单易懂的逻辑，更好的了解文章内容。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2015-12-29
    • 文件大小：490kb
    • 提供者：datagrand

  1. 达观数据阐述推荐系统和搜索引擎的关系

  2. 从信息获取的角度来看，搜索和推荐是用户获取信息的两种主要手段。无论在互联网上，还是在线下的场景里，搜索和推荐这两种方式都大量并存，那么推荐系统和搜索引擎这两个系统到底有什么关系？区别和相似的地方有哪些？本文作者有幸同时具有搜索引擎和推荐系统一线的技术产品开发经验，结合自己的实践经验来为大家阐述两者之间的关系、分享自己的体会（达观数据陈运文博士）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-01-04
    • 文件大小：763kb
    • 提供者：datagrand

  1. 达观数据：文本大数据的机器学习自动分类方法

  2. 多年经验与业界人士分享如何对浩如烟海的数据进行分类、组织和管理。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-01-07
    • 文件大小：291kb
    • 提供者：datagrand

  1. 点击模型：达观数据提升算法精度的利器

  2. 达观数据在引擎架构研发实践中，大量使用到了点击模型，通过与用户的隐*互，大幅提升了算法效果，积累了丰富的实战经验，特来分享。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2016-01-13
    • 文件大小：235kb
    • 提供者：datagrand

  1. 达观数据文辉：Hadoop和Hive使用经验

  2. 近十年来，随着Hadoop生态系统的不断完善，Hadoop早已成为大数据事实上的行业标准之一。面对当今互联网产生的巨大的TB甚至PB级原始数据，利用基于Hadoop的数据仓库解决方案Hive早已是Hadoop的热点应用之一。本文将从Hive的原理、架构及优化等方面来分享Hive的一些心得和使用经验，希望对大家有所收货。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2016-01-18
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：datagrand

  1. 达观数据NLP特刊：从原理到实践.pdf

  2. 达观数据NLP特刊：从原理到实践，包含基于深度学习的中文分词，个性化推荐，搜索引擎排序，推荐系统冷启动问题解决方案

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-05-23
    • 文件大小：21mb
    • 提供者：lbluesky01

  1. 达观数据产品介绍

  2. 达观数据是中国知名的文本智能处理企业，利用先进的文字语义自动分析技术，提供文本自动抽取、审核、纠错、搜索、推荐、写作等智能软件系统，让计算机代替人工完成业务流程自动化，大幅度提高企业效率

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-12-21
    • 文件大小：8mb
    • 提供者：jack617176499

  1. 达观文本分类

  2. 基于文本分类的代码数据，多分类问题。使用传统自然语言处理技术和深度学习技术

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-03-24
    • 文件大小：573kb
    • 提供者：u014581502

  1. daguanbei.py

  2. “达观杯”文本智能处理挑战赛的python实现方法。全代码一共39行，简洁明了。数据集可去达观杯官网下载

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-05
    • 文件大小：987byte
    • 提供者：qq_33413128

  1. 个性化推荐系统实战与效果提升之道.pdf

  2. 达观数据CTO 纪达麒在2017杭州云栖大会中做了题为《个性化推荐系统实战与效果提升之道》的分享,就个性化推荐系统，开发推荐系统的技术难点，达观数据推荐系统和解决方案做了深入的分析。

  3. 所属分类：其它

  1. 达观数据个性化推荐系统实践PPT

  2. 请参见：https://handsome-man.blog.csdn.net/article/details/108749135

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-09-25
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：m0_38106923

  1. 逻辑回归模型（Logistic）实战应用——文本分类

  2. 承接之前写的“机器学习之线性模型”的那篇文章，这里运用逻辑回归模型实现对文本的一个大体分类，目的是进一步熟悉逻辑回归的运用和sklearn工具包的使用，理解各参数代表的含义，并没有特意做数据处理、特征工程和模型优化方面的考虑来提高准确度。 数据来源于：https://www.dcjingsai.com/common/cmpt/“达观杯”文本智能处理挑战赛_赛体与数据.html 也可以通过如下网盘下载： 链接：https://pan.baidu.com/s/1P67-jvrI2IhZtsWEQWt

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：55kb
    • 提供者：weixin_38683721

  1. 达观数据分析平台架构和Hive实践

  2. Hadoop于2006年1月28日诞生，至今已有10年，它改变了企业对数据的存储、处理和分析的过程，加速了大数据的发展，形成了自己的极其火爆的技术生态圈，并受到非常广泛的应用。在2016年Hadoop十岁生日之际，InfoQ策划了一个Hadoop热点系列文章，为大家梳理Hadoop这十年的变化，技术圈的生态状况，回顾以前，激励以后。近十年来，随着Hadoop生态系统的不断完善，Hadoop早已成为大数据事实上的行业标准之一。面对当今互联网产生的巨大的TB甚至PB级原始数据，利用基于Hadoop的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：487kb
    • 提供者：weixin_38628626

  1. 一个可供参考的搜索引擎排序架构实践案例

  2. 全球性的搜索引擎Google，看似简单的搜索框背后隐藏的是极其复杂的系统架构和搜索算法，其中排序（以下统称Ranking）的架构和算法更是关键部分。Google正是通过PageRank算法深刻改变搜索排序而一举击败众多竞争对手。本文将介绍有关搜索引擎排序的相关技术内容。Ranking是搜索引擎的核心技术，本文以搜索引擎的Ranking技术为切入点，从搜索引擎架构、检索模型、机器学习算法、点击模型、搜索效果评估等方面将达观数据在搜索引擎Ranking的构建与优化过程中的一些实践经验与大家做分享。通

  3. 所属分类：其它

  1. 集成学习算法（EnsembleMethod）浅析

  2. 个性化推荐系统是达观数据在金融、电商、媒体、直播等行业的主要产品之一。在达观数据的个性化推荐系统架构中，可以简单地分为5层架构，每层处理相应的数据输出给下一层使用，分别是:作为推荐系统最低端的数据处理层，主要功能是首先将客户上传上来的一些无用的噪声数据进行清理过滤，将推荐系统所需要用到的数据导入到数据存储层中；对于item的数据一般存入在Mysql中，随着数据量越来越大的item的数据，相比Mysql的扩展性来说，HBase和Hive是一个更好的选择，Hive可以方便离线分析时操作。而对于实时模

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：532kb
    • 提供者：weixin_38687218

  1. 一个可供参考的搜索引擎排序架构实践案例

  2. 全球性的搜索引擎Google，看似简单的搜索框背后隐藏的是极其复杂的系统架构和搜索算法，其中排序（以下统称Ranking）的架构和算法更是关键部分。Google正是通过PageRank算法深刻改变搜索排序而一举击败众多竞争对手。本文将介绍有关搜索引擎排序的相关技术内容。Ranking是搜索引擎的核心技术，本文以搜索引擎的Ranking技术为切入点，从搜索引擎架构、检索模型、机器学习算法、点击模型、搜索效果评估等方面将达观数据在搜索引擎Ranking的构建与优化过程中的一些实践经验与大家做分享。通

  3. 所属分类：其它

  1. 达观数据分析平台架构和Hive实践

  2. Hadoop于2006年1月28日诞生，至今已有10年，它改变了企业对数据的存储、处理和分析的过程，加速了大数据的发展，形成了自己的极其火爆的技术生态圈，并受到非常广泛的应用。在2016年Hadoop十岁生日之际，InfoQ策划了一个Hadoop热点系列文章，为大家梳理Hadoop这十年的变化，技术圈的生态状况，回顾以前，激励以后。 近十年来，随着Hadoop生态系统的不断完善，Hadoop早已成为大数据事实上的行业标准之一。面对当今互联网产生的巨大的TB甚至PB级原始数据，利用基于Hadoop

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-01
    • 文件大小：487kb
    • 提供者：weixin_38731479

  1. 集成学习算法（EnsembleMethod）浅析

  2. 个性化推荐系统是达观数据在金融、电商、媒体、直播等行业的主要产品之一。在达观数据的个性化推荐系统架构中，可以简单地分为5层架构，每层处理相应的数据输出给下一层使用，分别是: 作为推荐系统最低端的数据处理层，主要功能是首先将客户上传上来的一些无用的噪声数据进行清理过滤，将推荐系统所需要用到的数据导入到数据存储层中； 对于item的数据一般存入在Mysql中，随着数据量越来越大的item的数据，相比Mysql的扩展性来说，HBase和Hive

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：532kb
    • 提供者：weixin_38735570

  1. 001-数据集

  2. 达观杯文本数据

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-29
    • 文件大小：366mb
    • 提供者：weixin_38546024