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背景 欢欢对外有过两次对头条推荐算法的分享，两次分享的质量差距还是挺大的。第一次的分享没有参加（叫今日头条的人工智能技术实践），第二次的分享（叫让算法公开透明），是公开报名，我有幸参加了。总体来说，明显第二次分享是给D的解释大于真正的算法介绍，不过对于推荐算法入门来说，还是能学到很多的东西。 最近就两次文章的PPT+文章做了一些整理，学习，总结。以下内容不代表原分享，掺杂了很多自己的理解。（附上第二次分享文章+视频：http://www.sohu.com/a/218261968_464033） 具体说明 文章从以下几个方面分享我的学习与总结： 1、推荐算法的价值 2、头条推荐算法介绍 3、推荐工程架构与推荐算法评估工具 4、头条推荐算法一些&qu...

背景 本来想着所有的AB相关的都写在上一个博文，但是实在太长了那个，最近服务器不稳定，为了隔离开，特此开新的博客文章，专门写一个，如何开发一个AB测试平台。 上一篇其实更多的是理论基础，这一篇就偏向具体实战。 具体需求 1、整体框架 （点击此处看大图） 2 具体设计 原型见：https://oy3z1e.axshare.com ，因为不是专业做这个，只是调研，所以实现都比较简单。 分流模型 （点击此处查看大图） 剩下的两部分，业务跟用户部分，就不用写了，是业务方相关了。 3 补充说明 这篇文章写完，对AB测试的研究部分就算结束了，当然依然存在着一些疑问跟具体实践过程中的问题。有一些问题有了答案，有一些问题还没有。我会继续更新记录到这个...

1、背景 在推荐系统中，评测效果，除了离线的AUC，更合理的方法是通过线上真实的AB测试，来比较策略的效果。 AB测试来自医学的双盲实验，在双盲测试中： 1、病人随机被分成两组，在不知情的情况下，分别服用安慰剂跟测试用药 2、经过一段时间后，再来比较两组病人的表现是否有显著差异。 从而决定药物是否真的有用。 互联网行业的AB测试类似，对于一个策略/UI，在同一个时间维度，保证其他体验一致的情况下，分析实验组跟对照组的区别，以便做决策判断。 因为经常接触AB测试，以及看到了国内一些公司的AB平台不同的设计实现方法，整理一下AB测试平台相关知识。 2、具体说明 本文从以下方面讨论。 2.1 单层实验：方法以及问题 2.2 多层重叠实...

背景 在统计日志，推荐中，经常会使用到category，label，tag。有时候分不清三者的区别，整理分享。 具体说明 翻译： category ：分类  label：标记 tag：标签 1、label与tag的区别 -文本指代不同：label中的文本信息代表本身的内容，所指向区域的功能；而tag文本表示对象的附加属性，这个属性是人或者用户给予的，用来描述该对象的。 -概念起源不同：label是网页上的标志，展示给用户网页上的内容分布，标记的设计和命名，应该早先于标记所指向的内容产生；而tag，从来源上就可看出是一种人为的记号，大部分情况是内容产生后，向内容添加标签以方便再次返回查找。 -用途不同：label表明了信息之间的层级和归属关系，可用于引导（导...

背景 分享一份停用词表，中文+英文 具体说明 stop_words.txt

背景 与facebook某工程师交流，记一下交流的信息 具体说明 自己总结： Q1：facebook的推荐PM跟推荐RD怎么配合，推荐PM的需要涉及到model的工作吗？ A：因为feed是一个会涉及到多个业务的部门，所以PM会做很多协调，管理方面的工作，来推动各方支持。推荐PM不会涉及到model部分。 Q2：如果是纯富媒体内容（比如纯图片，纯视频，非文本类），在推荐中的学习使用情况。 A：facebook没有对内容有任何的学习处理，会提取用户发布的#hashtag#，但是不会自己再对内容做理解。所以也没有处理过图像，facebook实验室针对图像做的一些东西，instagram在用，但是facebook feed本身story没用。 ——延展：这里才想起来，facebook其实只有一种召回，就是关...

背景 跟RD看特征interaction时候的训练出来的结果，看到对一级标签点击率有多个Wi 参数，问了一下原因。搜了一下，把结果记录一下 具体说明 什么是特征离散化 在工业界，很少直接将连续值作为逻辑回归模型的特征输入，而是将连续特征离散化为一系列0、1特征交给逻辑回归模型 有什么优势 0. 离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代； 1. 稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果方便存储，容易扩展； 2. 离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性：比如一个特征是年龄>30是1，否则0。如果特征没有离散化，一个异常数据“年龄300岁”会给模型造成很大的干扰； 3. 逻辑回归属于广义线性模型，表达能力受限；单变量离散化...