电子书上新 |《电商数据治理与应用》

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领取方式如下： 点击下方标签，关注 DataFunSummit公众号 关注上方公众号，私信回复 『电商』 获取领取方式 资料目录及介绍： 阿里巴巴引领电商创新：无需等待用户反馈的实时在线学习重排模型 介绍了一种新型的电商领域重排模型在线学习方法——Learning at Serving Time (LAST)。该方法不依赖用户反馈，能实时更新模型，解决传统在线学习等待用户反馈的问题。LAST通过优化请求到达时的模型偏移量，实现对当前请求的局部优化，提高推荐效果。 因果推断在互联网电商用户增长中的应用 本文探讨了因果推断在互联网电商用户增长中的应用，包括因果推断与相关性的区别、主要流派和方法。重点介绍了增益模型在用户增长的实践，包括营销增益模型理论、建模、评估和复杂场景的应用。同时，讨论了因果推断面临的挑战，并推荐了相关书籍和论文资源。 ………………………………