而为了进一步提高用户叫车时的体验，滴滴还开发出一个目的地预测模型，能在用户打开软件时，2毫秒为用户推荐出他最可能前往的地点。.目前这一功能的预测准确率已经超过90%。.相关论文《ATaxiOrderDispatchModelbasedOnCombinatorialOptimization》也被国际数据...
论文详解：滴滴大数据预测用户目的地，准确率超90%|KDD2017.本文作者：camel.编辑：郭奕欣.2017-08-1418:06.专题：KDD2017.导语：茫茫车潮，滴滴...
这篇论文中介绍在滴滴出租车中使用的基于组合优化的分单模型，该模型相较于别的分单模型，整体成交率得到了提升。此外为了进一步提高用户叫车时的体验，滴滴还开发了一个目的地预测模型，能在用户打开软件时，2毫秒为用户推荐出他最可能前往的地点。
AI科技评论按：在KDD2017中滴滴研究院副院长叶杰平所带的滴滴团队关于出租车组合优化分单模型和目的地预测的论文《ATaxiOrderDispatchModelbasedOnCombinatorialOptimization》被收录。AI科技评论将对这篇论文进行详细解读。论文解读...
论文详解：滴滴大数据预测用户目的地，准确率超90%|KDD2017.雷锋网AI科技评论按：在KDD2017中滴滴研究院副院长叶杰平所带的滴滴团队关于出租车组合优化分单模型和目的地预测的论文《ATaxiOrderDispatchModelbasedOnCombinatorialOptimization》被收录。.雷锋网...
刚刚，KDD2021公布了研究方向（researchtrack）和应用数据科学方向（AppliedDataScienceTrack）的最佳论文和最佳学生论文，具体如下：.首尔大学研究者获得研究方向最佳论文奖.斯坦福大学等机构的研究者获得应用数据科学方向最佳论文.北京理工大学和美的集团的...
在KDD2021的被录取论文中，百度相关研究团队展现了在工作流动行为预测、人才需求预测等方面的最新研究成果。12.基于异构图注意力表征的工作流动行为预测AttentiveHeterogeneousGraphEmbeddingforJobMobilityPrediction论文链接：https://dl.acm
本期10minspaper主要介绍了五篇来自SIGIR和KDD（国际顶级会议）的关于数据挖掘的论文：1.VarianceReductionforOL2R2.Cluster-GCN:AnEfficientAlgorithmforTrainingDeepandLargeGraphConvolutiona…
机器学习领域的好会（排名基本不分先后，想到哪说到哪）：ICMLNIPSUAIKDDAAAIIJCAICOLTAISTATSECMLIEEE和ACM是两个组织。SIG是ACM旗下的“兴趣小组”(SpecialInterestsGroup)，所以很多由ACM某个兴趣小组（比如KDD
机器之心专栏机器之心编辑部数据挖掘顶会KDD2017已经开幕，国内有众多来自产业界的论文被KDD2017接收。本文是对滴滴KDD2017论文的介绍。根据滴滴的应用场景，他们提出了一种基于组合优化的出租车分单模型。
今天看了KDD2020的一篇序列推荐的论文《Geography-AwareSequentialLocationRecommendation》,跟自己的研究不像,其他的论文还没发布,先看看这篇发布的。摘要序列位置推荐在移动预测、路径规划...
自1995年以来,KDD已经以大会的形式连续举办了二十余届全球峰会,作为数据挖掘领域最顶级的学术会议,KDD大会以论文接收严格闻名,每年的接收率不超过20%,因此...