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清华学生国庆怒怼丘成桐! 这事儿到底谁对谁错?
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上海超市血案:背后缘由让人揪心
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其他
技术沙龙 | 第十九期 58同城搜索推荐深度学习专题沙龙
AICUG
58技术
2022-03-15
近年来,深度学习在搜索推荐上广泛应用,已然成为召回排序等核心能力的主流技术。58搜索推荐团队一直以来紧跟深度学习前沿,结合业务特点,持续架构升级与优化迭代,实现了深度学习在各场景的全面落地,效果上也得到了显著提升。本次沙龙主要介绍深度学习在58搜索推荐场景下的相关实践,比如租房业务上序列化深度学习模型与多目标优化的结合;Bert模型在搜索深度语义相关性模型上的应用;向量化召回上从Word2Vec到双塔模型的迭代升级过程;精排上提出了适配业务特点的多通道序列化深度学习模型。
(关注公众号,会后下载PPT)
01
活动介绍
主办方:
58同城、AICUG人工智能社区
直播时间:
3月16日周二 18:30-20:50
议程安排:
18:30-19:05
主题一:
《深度学习在58租房搜索排序中的实践》
嘉宾:
崔凌云
58同城TEG搜索排序部算法架构师
主要负责58各业务场景下排序策略的落地与迭代
内容摘要:
本次分享主要以58租房搜索排序为背景,介绍深度学习在排序阶段的探索和实践,主要包括:单目标优化、多目标优化、DeepFM、DIN、DIEN、ESMM等深度学习模型的优化思路及落地,以及最终取得的效果。
本次议题主要介绍:
1、58租房搜索排序业务的背景
2、排序优化路径及具体实践
3、效果分享
4、总结与思考
听众收益:
了解主流的ctr、cvr预估方法,以及在58租房特定业务场景下搜索排序模型的构建和应用。希望给相关的算法同学带来启发。
新技术/实用技术点:
深度学习,兴趣抽取,Attention,多目标排序
19:05-19:40
主题二:
《向量化召回上的深度学习实践》
嘉宾:
彭小钰
558同城TEG搜索推荐部高级算法工程师
负责58APP首页猜你喜欢推荐位向量化召回通道优化
内容摘要:
向量化召回通过学习用户与物品低维向量化表征,将召回建模成向量空间内的近邻搜索问题,有效提升了召回的泛化能力与多样性,是推荐引擎的
核心召回通道。本次议题主要介绍深度学习在向量化召回上的应用与实践,实现了从Word2Vec
到双塔模型的迭代升级。
本次议题主要介绍:
1、Word2Vec向量优化
2、双塔模型召回离线、在线流程
听众收益:
深度学习模型在首页向量化召回上的落地实践与相关优化
新技术/实用技术
点:
Word2Vec优化、双塔模型解耦上线
19:40-20:15
主题三:
《深度学习在58APP首页推荐排序上的实践》
嘉宾:
王连臣
58同城TEG搜索推荐部高级算法工程师
主要负责58APP首页推荐场景下深度学习排序模型的优化
内容摘要:
行为序列化已然成为用户兴趣建模的主流方式,本次议题主要介绍序列化建模在首页推荐场景的实践,提出了适配业务特点的深度学习模型,经历了从双通道到多通道到多场景适配的升级迭代过程,通过多种行为序列通道,实现了对用户兴趣的精准刻画。
本次议题主要介绍:
1、深度学习在首页推荐场景落地最佳实践与模型优化
2、多通道深度兴趣模型的创新与实践
听众收益:
深度学习在推荐排序的落地应用
新技术/实用技术点:
用户兴趣建模,深度学习离线、在线性能调优
20:15-20:50
主题四:
《BERT在58搜索的实践》
嘉宾:
熊威
58同城TEG搜索排序部资深算法工程师
主要负责基础NLP技术迭代及文本搜索技术优化
内容摘要:
传统基于Term-Match检索技术可以较好的解决Query-Doc字面匹配问题,而对于没有词命中时的Query-Doc语义匹配问题稍显捉襟见肘。本次分享将主要围绕我们在深度语义模型上的探索,通过模型结构、采样方式上的迭代调优提升效果,以及如何在线上搜索系统中进行合理的应用,更全面的解决Query-Doc语义匹配问题。
本次议题主要介绍:
1、58搜索简介
2、深度语义模型探索
3、语义模型在58搜索的应用
听众收益:
语义模型在搜索排序、召回场景的落地应用
新技术/实用技术点:
(半)交互式、双塔式语义模型,搜索排序、语义检索
02
活动报名
~
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技术交流群加入:
添加管理员微信:jishu-58,申请提交:姓名-公司,审核后邀请加入。专业技术群审核较严,敬请谅解!
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