人工智能目前的三个主要细分领域为图像、语音和文本，达观数据所专注的是文本智能处理领域。文本智能处理，亦即自然语言处理，试图让机器来理解人类的语言，而语言是人类认知发展过程中产生的高层次抽象实体，不像图像、语音可以直接转化为计算机可理解的对……
在当前大数据行业中， 随着算法的升级， 特别是机器学习的加入，“找规律”式的算法所带来的“红利”正在逐渐地消失，进而需要一种可以对数据进行更深一层挖掘的方式，这种新的方式就是知识图谱。 下面我们来聊一下知识图谱以及知识图谱在达观数据中的……
本文中肖仰华教授带您深度剖析了知识图谱与认知智能，对知识图谱技术与落地应用中的一系列关键问题做了系统梳理与解答。 作者：肖仰华 来源：知识工场（ID：fudankw） 摘要：人类社会已经进入智能化时代。各行各业纷纷踏上……
网络中的信息量呈现指数式增长，随之带来了信息过载问题。推荐系统是大数据时代下应运而生的产物，目前已广泛应用于电商、社交、短视频等领域。本文将针对推荐系统中基于隐语义模型的矩阵分解技术来进行讨论。 NO.1 达观数据技术大讲堂 评分……
当面对众多选择时，如何选才能最大化收益（或者说最小化我们的开销）？比如，怎么选择最优的上班的路线才能使途中花费的时间最少？假设每天上下班路线是确定的，我们便可以在账本中记下往返路线的长度。 A/B测试便是基于数据来进行优选的常用方法，在……
在自然语言处理领域，处理海量的文本文件最关键的是要把用户最关心的问题提取出来。而无论是对于长文本还是短文本，往往可以通过几个关键词窥探整个文本的主题思想。与此同时，不管是基于文本的推荐还是基于文本的搜索，对于文本关键词的依赖也很大，……
本文首先会介绍一些预备知识，比如softmax、ngram等，然后简单介绍word2vec原理，之后来讲解fastText的原理，并着手使用keras搭建一个简单的fastText分类器，最后，我们会介绍fastText在达观数据的应用。 NO.1 fastText原理及实践 预……
个性化推荐系统是达观数据在金融、电商、媒体、直播等行业的主要产品之一。在达观数据的个性化推荐系统架构中， 可以简单地分为5层架构，每层处理相应的数据输出给下一层使用，分别是: 数据处理层 作为推荐系统最低端的数据处理层，主要功能是首先将客……
作者简介 刘英涛：达观数据推荐算法工程师，负责达观数据个性化推荐系统的研发与优化。 XGBoost的全称是 eXtremeGradient Boosting，2014年2月诞生的专注于梯度提升算法的机器学习函数库，作者为华盛顿大学研究机器学习的大牛——陈天奇。他在研……
作者简介 夏琦，达观数据NLP组实习生，就读于东南大学和 Monash University，自然语言处理方向二年级研究生，师从知识图谱专家漆桂林教授。曾获第五届“蓝桥杯”江苏省一等奖、国家二等奖。 本篇博文将详细讲解LDA主题模型，从最底层数学推导的……
