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
【摘要】
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...
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:
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微博简介
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相关推荐场景描述
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微博推荐算法实践
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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。
文章来源: wenyusuran.blog.csdn.net,作者:文宇肃然,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。
原文链接:wenyusuran.blog.csdn.net/article/details/108385732
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