召回系统在海拍客的实践

前言推荐系统通常可以分为召回、粗排、精排、重排四个阶段，召回主要是根据不同策略或模型从海量的物品库中快速筛选出一小部分用户可能感兴趣的物品，交由排序模型来精准地完成个性化排序，本文主要阐述召回在算法侧的工作原理以及召回系统工程侧落地实践。召回算法目前海拍客算法团队在使用传统算法如ItemCF、Swi
2022年11月02日 1,723次浏览

图像算法在海拍客的应用

前言声音、文字、图片都是信息的载体，其中图片传递的信息更直观、更丰富。人们对于图片信息也更乐于接受，有研究表明人类通过视觉接收超过80%的信息。合理的利用图片，可以从中获取对我们有用的信息，以辅助我们做出决策，同时，我们也可以将这些信息再传递给他人。海拍客作为全国最大的母婴B2B2C电商平台，涉及2
推荐算法 2022年09月13日 998次浏览

海拍客门店应季属性挖掘

智能应用组业务背景与需求业务背景品牌和门店是海拍客平台的主体，针对门店和商品的营销生命周期的建设也是产品和业务一直在构建和优化的基础设之一；此次的“品牌门店营销生命周期”项目也是基于此背景和需要提出的具体方案，该方案的核心有两块：基于商品视角的门店生命周期画像和基于门店视角的门店偏好画像；前者在推荐
推荐算法 2022年05月16日 1,505次浏览

推荐系统Embedding技术回顾

引言在许多自然语言处理(NLP)任务中，通常会使用神经网络将单词从高维稀疏向量转变为单词嵌入(Word Embedding)，即单词的低维表示[1], 随着神经网络在各个领域应用的发展，这个概念已经扩展到NLP领域之外的其他应用。研究人员希望用Embedding的方式来更好的描述某些特征或者某些特定
2022年03月20日 2,551次浏览

海拍客商品向量化探索与应用

1. 为什么我们要做商品向量化？1.1. 什么是向量化？1. 为什么我们要做商品向量化？1.1. 什么是向量化？1986年，机器学习界一代大神Geoffrey Hinton提出embedding的概念，倡导采用机器学习方法进行人工智能研究，进而探索通过人脑运作方式来运作机器学习系统。而受人脑原理的启
向量化 推荐算法 2021年09月09日 2,320次浏览