如何打造手淘背后的推荐系统?淘宝推荐实战解密 | 开发者必读(120期)

简介: 如今,推荐系统已经成为各大电商平台的重要流量入口,谁才能够做到比用户更懂用户,谁占据了新零售时代的主动权。手机淘宝的推荐更是淘宝最大的流量入口和最大的成交渠道之一,其背后是最为复杂的业务形态和最复杂的场景技术,那么究竟如何打造手淘背后的推荐系统呢?

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每日头条

解密淘宝推荐实战,打造 “比你还懂你” 的个性化APP

如今,推荐系统已经成为各大电商平台的重要流量入口,谁才能够做到比用户更懂用户,谁占据了新零售时代的主动权。手机淘宝的推荐更是淘宝最大的流量入口和最大的成交渠道之一,其背后是最为复杂的业务形态和最复杂的场景技术,那么究竟如何打造手淘背后的推荐系统呢?本次首席技术官大数据专享会上,阿里巴巴搜索推荐事业部资深算法专家欧文武(三桐)为大家解密了淘宝的推荐实战。


最强干货

2019阿里系电子书合集来了!| 开发者社区年终礼包

随着双12的落幕,2019也接近尾声了。经过了一年的奋(tuō)斗(fà),你是否还有遗憾和未尽的目标呢?

开发者社区是不会让你带着遗憾跨年的!我们甄选了 2019 全年社区最受欢迎的 27本 电子书 , 它们不仅有全民网红级的 华山版《Java开发手册》 ;有能教你 0代码搭应用 的《宜搭开发手册》 ;带你了解红遍全国的《长安十二时辰》背后令你瞠目结舌的技术解析;还有国民网购节稳定性背后的奥秘 ——《双 11 背后 | 支付宝技术升级战》......

四大专栏,27本电子书,2019,不留遗憾!

从业务需求到能力扩展 | 阿里云Elasticsearch向量检索能力的创变

阿里云 Elasticsearch 目前是公有云营收增长最快的大数据产品之一。随着客户数的增长,我们发现随着AI技术的不断普及,针对向量检索场景的需求量在逐步提升。从人脸识别、音/视频识别到商品智能推荐等场景,技术上都离不开向量检索的能力作为支撑,而本片文章从构思到实践为您全面了解阿里云 Elasticsearch 的向量检索能力。

一人设计10亿图片,这个“设计师”如何演进?

如何建立图片数据与用户注意力之间的连接?如何进行结构化规模化的图片生产?本文写详细告诉你~

拼不过 GO?阿里如何重塑云上的 Java

Java 诞生于20年前,拥有大量优秀的企业级框架,践行 OOP 理念,更多体现的是严谨以及在长时间运行条件下的稳定性和高性能。反观如今,在要求快速迭代交付的云场景下,语言的简单性似乎成了首要的要求,而传统的 Java 语言显得有一些过于重量了。今天,阿里 JVM 团队技术专家郁磊(花名:梁希)分享 JVM 团队是如何面对和处理集团巨大的业务规模和复杂的业务场景的。


每天读本书

开放下载 | 《Knative 云原生应用开发指南》开启云原生时代 Serverless 之门

为了进一步方便大家理解 Knative,我们整理了系列文章中的 25 篇重点内容编排成书《Knative 云原生应用开发指南》,并开放分享给大家,希望能够帮助更多技术爱好者快速掌握 Knative 的应用 Serverless 编排技能,揭开 Knative 的神秘面纱。


精品公开课

2019双11猫晚技术沙龙

阿里文娱技术首次详解2019天猫双11狂欢夜(简称“猫晚”)的核心技术,从多视角+杜比全景声的猫晚直播、覆盖200多个国家的国际化与智能运维系统、超大规模实时跨屏互动技术、以智能档为代表的创新播放技术、到猫晚背后的英雄—质量保障体系……带大家一睹为快!


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本文探讨了如何在工业界的连续学习的框架下实现跨域推荐模型,提出了连续迁移学习这一新的跨域推荐范式,利用连续预训练的源域模型的中间层表征结果作为目标域模型的额外知识,设计了一个轻量级的Adapter模块实现跨域知识的迁移,并在有好货推荐排序上取得了显著业务效果。
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