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靳志辉:大规模主题模型建模及其在腾讯业务中的应用 评分:

腾讯效果广告平台部的Peacock大规模主题模型机器学习系统,通过并行计算可以高效地对 10亿x1亿 级别的大规模矩阵进行分解,从而从海量样本数据中学习10万到100万量级的隐含语义。该系统应用到了腾讯业务中,包括 QQ 群的推荐,用户商业兴趣的挖掘与分类,相似用户的扩展,广告点击率预估等等,均取得了不错的效果。
2014-12-18 上传大小:1.86MB
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评论 共7条

knowledgehacker 作者在腾讯的主要工作就是LDA的大规模并行化训练。总结的工作自然是非常深入而有启发性。
2018-09-01
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bonedragon1 很好的分享,可以供参考
2016-04-16
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u012815953 不错的资源 看看别人是怎么运用理论的
2015-06-04
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sinat_23206681 虽然没完全看懂,看也觉得受益匪浅,至少提供了重要的信息
2015-05-02
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wangowen1979 很赞,这么好的资料,对于深度学习有详细的介绍。
2015-04-24
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lazythinker 很好的分享,可以供参考
2015-04-01
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lvjun93 很好的资源,解决了大问题, 收藏,谢谢分享!
2015-01-12
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LDA数学八卦

LDA模型推到中的疑难困惑还存在的话,大牛写的技术文档给你答疑解惑。

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Peacock:大规模主题模型及其腾讯业务中的应用

LDA是一个简洁、优雅、实用的隐含主题模型,腾讯效果广告平台部(广点通)的工程师们为了应对互联网的大数据处理,开发了大规模隐含主题模型建模系统Peacock,通过并行计算对10亿x1亿级别的大规模矩阵进行分解,从而从海量样本数据中学习10万到100万量级的隐含语义。

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