TopShelf:如何安排一个页面的产品，而不是仅仅在一个列表中排列它们
许多对产品列表或搜索结果进行排序的方法都是基于给每个条目分配分数并按降序排序——换句话说，贪婪排序方法。在电子商务中，预测模型将客户最有可能感兴趣的产品放在首位……
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在因果推论中协变项的重要性:在两种方法的比较中显示
1.在上个世纪，不同领域的学者探索了决策的数学，或学习在一个系统中进行干预。依赖于决策的挑战与分类问题有着本质上的不同，也更为复杂。例如，设计一种能区分照片的机器……
视觉补充模型(ViCs):来自视觉线索的补充产品推荐
创建一个家装推荐系统是一个独特的挑战:每个客户都有自己的品味，希望在他/她的家里保持一种连贯的个人风格。我们在Wayfair知道，很难用语言描述那种味道，然后在巨大的产品中搜索……
胡佛:如何使数据科学家停止管理ETL管道，回到做数据科学
第一部分:如何构建工具，你可以交给数据科学家[胡佛工具的特性]摘要业务快速移动和数据科学跑道很长。我们能做些什么来尽可能快地消除数据科学模型上的摩擦和迭代?在这篇分为两部分的博客中
Bayesian产品在Wayfair的排名
Wayfair有一个巨大的目录，里面有超过1400万件商品。我们的网站为人们的家庭提供了一系列不同的产品，产品种类从“电器”到“装饰和枕头”到“户外仓库”。“其中一些类别包括数十万种产品;如此广泛的供应确保了
ReCNet:基于深度学习的跨类推荐在Wayfair
我们推荐系统的主要目的是缩小Wayfair庞大的目录，以帮助客户找到他们真正想要的产品。大多数推荐算法利用客户的浏览历史，其中包括与产品的各种类型的交互，如点击、添加到购物车的操作和订单。多样性……
BERT做生意:在Wayfair实现用于自然语言处理的BERT模型
Wayfair每天都会收到数以万计的客户信息，通过产品评论、反馈意见、各种调查等方式告诉我们他们对我们产品和服务的体验。考虑到我们的客户花费了宝贵的时间来写这些，我们可以公平地假设他们已经
我们永远不会结束:在Wayfair继续我的教育
上学和工作之间的选择对于很多人来说是一个非此即彼的命题，无论是经济上的原因还是仅仅因为一天中似乎没有足够的时间。当我自己面临这个决定时，我最初也有类似的担忧。然而，我很快发现在Wayfair这可以是
直接抬升建模:以KL散度和欧几里得距离为分裂准则的抬升决策树
提升模型预测治疗对个体结果的递增效应。换句话说，他们回答了一个因果问题，即如果我们给他/她一个特定的治疗，他/她的行为将如何改变。在Wayfair，我们制作了隆起模型来告知我们应该
卢卡斯的批判和理论的必要性
命名的卢卡斯批判经济学家罗伯特·卢卡斯是一个理论结果,炸毁了宏观经济学的学科在1970年代,及其影响是直接相关的工作,数据科学家所做的国家工作,我做算法团队在Wayfair !……
Wayfair DS解释了一切:Anurag Syal关于3D投影映射
在Wayfair，我们尽我们所能帮助我们的客户找到他们需要的产品，把他们的家装饰成他们想象的风格。但是创建所有必要的元素来实现这一点并不像人们想象的那么容易。现在,如果……