前言

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01部分结论:TikTok的大幅上涨来源

1. 供给侧 ( 努力 )

  • 内容量大幅提升:主要来自于开放跟拍权限,加上低门槛创作工具和爆款内容的持续引流。

  • 内容审核效率的提升:机器审核准确率提高。

2. 运营侧 ( 努力 )

  • 海外团队的本土化运营能力持续在增强,local团队对内容生态的把控,更丰富多元化

3. 营销侧 ( 努力 )

  • PR品牌的持续曝光以及泛娱乐战略资源的深入

4. 匹配侧 ( 努力 )

  • 泛化的内容加算法可看性更强,留存也

深度学习核心技术精讲100篇(六十一)-TikTok抖音国际版留存背后的数据和算法推演相关推荐

  1. 深度学习核心技术精讲100篇(十一)-Google利器超强特征提取网络(Transformer)

    前言 谷歌于2017年提出 Transformer网络架构,此网络一经推出就引爆学术界.目前,在NLP领域,Transformer模型被认为是比CNN,RNN都要更强的特征提取器. Transform ...

  2. 深度学习核心技术精讲100篇(六)-keras 实战系列之知识蒸馏(Knowledge Distilling)

    前言 深度学习在这两年的发展可谓是突飞猛进,为了提升模型性能,模型的参数量变得越来越多,模型自身也变得越来越大.在图像领域中基于Resnet的卷积神经网络模型,不断延伸着网络深度.而在自然语言处理领域 ...

  3. 深度学习核心技术精讲100篇(二十)-如何通过树模型实现梯度提升树(GBDT)+LR,随机森林(RandomForest) +LR

    前言 在讲如何通过树模型做特征工程之前,首先让我们回顾一下一个机器学习(除去深度学习项目部分)项目的大致流程: 从业务场景中抽象出问题--分类问题,回归问题,还是聚类问题等, 接下来是数据获取,数据清 ...

  4. 深度学习核心技术精讲100篇(五十八)- 如何量化医学图像分割中的置信度?

    前言 在过去的十年里,深度学习在一系列的应用中取得了巨大的成功.然而,为了验证和可解释性,我们不仅需要模型做出的预测,还需要知道它在做出预测时的置信度.这对于让医学影像学的临床医生接受它是非常重要的. ...

  5. 深度学习核心技术精讲100篇(三十五)-美团餐饮娱乐知识图谱——美团大脑揭秘

    前言 " I'm sorry. I can't do that, Dave." 这是经典科幻电影<2001: A Space Odyssey>里HAL 9000机器人说 ...

  6. 深度学习核心技术精讲100篇(八)-keras 实战系列之深度学习中的多任务学习(Multi-task learning)

    多任务学习(Multi-task learning)简介 多任务学习(Multi-task learning)是迁移学习(Transfer Learning)的一种,而迁移学习指的是将从源领域的知识( ...

  7. 深度学习核心技术精讲100篇(七)-keras 实战系列之深度学习模型处理多标签(multi_label)

    前言 最近在读论文的的过程中接触到多标签分类(multi-label classification)的任务,必须要强调的是多标签(multi-label)分类任务 和 多分类(multi-class) ...

  8. 深度学习核心技术精讲100篇(五)-通过CTR预估对比深度学习模型(deepfm)梯度提升模型(catboost)

    前言 CTR预估模型的特点: 毫无疑问这个任务的是个二分类任务,预测点击与否. CTR 预估的特征一般是 用户的日志特征和画像特征,包含类别特征和数值型特征两种. 此任务的评估指标是 AUC 得分 或 ...

  9. 深度学习核心技术精讲100篇(十九)--GBDT(梯度提升树) 和 Resnet (残差网络)的原理

    残差 残差在数理统计中是指实际观察值与估计值(拟合值)之间的差.在集成学习中可以通过基模型拟合残差,使得集成的模型变得更精确:在深度学习中也有人利用layer去拟合残差将深度神经网络的性能提高变强.这 ...

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