深度学习核心技术精讲100篇(三十三)-微博推荐算法实践与机器学习平台演进
Posted 文宇肃然
tags:
篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了深度学习核心技术精讲100篇(三十三)-微博推荐算法实践与机器学习平台演进相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
前言
微博作为全球领先的中文广场社交平台,拥有海量用户与数据。在从海量数据中挖掘有价值的信息,为业务赋能的过程中,微博的推荐算法经历了数次升级换代,积累了许多经验。今天跟大家分享下,在此过程中遇到的问题,并且在长期改进与积累的过程中,微博机器学习平台的演进过程,以及当前架构如何更好的发挥算法的优势,为业务产生更多有价值的支撑。
主要内容包括:
-
微博简介
-
相关推荐场景描述
-
微博推荐算法实践
-
微博机器学习平台
01微博简介
财报显示:微博拥有2.4亿日活DAU,5.5亿月活MAU,94%的移动月活占比。
以上是关于深度学习核心技术精讲100篇(三十三)-微博推荐算法实践与机器学习平台演进的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
深度学习核心技术精讲100篇(三十六)-EdgeRec:边缘计算在淘宝推荐系统中的大规模应用
深度学习核心技术精讲100篇(三十九)-医疗健康领域的短文本理解
深度学习核心技术精讲100篇(三十四)-智能化搜索,旅行场景下的个性化营销平台揭秘
深度学习核心技术精讲100篇(三十八)-滴滴司机调度系统实践