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搜索结果 - 5
无偏学习排名遇到现实:来自百度大规模搜索数据集的教训
通过对百度搜索引擎的实时数据集开展实证研究,发现无偏学习排序技术在点击预测方面有明显的性能提升,但这并不转化为在专家相关性标注中的排名性能改进,表明结论在很大程度上取决于基准评估方法。
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3 months ago
Toloka 视觉问答基准
通过 Toloka 视觉问答数据集,本文对机器学习系统在视觉问答任务中与人类专业水平的表现进行了比较,并且提供了一种新的基线模型。
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9 months ago
WSDM
流式音乐内容中的少样本序列跳过预测
该研究论文介绍了应用于 WSDM Cup 2019 Spotify Sequential Skip Prediction Challenge 竞赛中的算法,其中提供了声学特征和用户交互日志等完整信息。我们提出了两种不同的基于度量学习和序列学
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5 years ago
WSDM
极端梯度提升与时间数据预测客户流失
利用极限梯度提升(XGBoost)算法,通过处理时间敏感的特征工程,提升了基于多种时间窗口训练和测试的客户数据集合的客户流失预测模型的准确性,同时在 WSDM Cup 2018 Churn Challenge 比赛中获得了第一名。
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6 years ago
2017 年 WSDM Cup 三元评分任务概述
本文介绍了 WSDM Cup 2017 的三元组评分任务,包括任务和数据集的描述,参与团队及其结果的概述,以及采用的方法的简要说明。
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7 years ago
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