Zap：基于在线用户行为做出预测
机器学习
2018-07-18 v1 人工智能
机器学习
摘要
本文介绍 Zap，一个基于在线用户行为做出预测的通用机器学习流水线。Zap 将处理序列数据的知名技术与 Bloom 过滤器、分桶和模型校准等较冷门技术结合为一个端到端解决方案。该流水线在不知晓网站结构的情况下创建网站和任务特定的模型。它旨在最小化网站特定代码的数量，这是通过将全部网站特定逻辑分解为示例生成器来实现的。新的示例生成器通常可以用几行代码编写。
引用
@article{arxiv.1807.06046,
title = {Zap: Making Predictions Based on Online User Behavior},
author = {Yuri Chervonyi and Dragos Harabor and Brian Zhang and Josh Sacks},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.06046},
year = {2018}
}
备注
14 pages, 9 figures