小米應用商店的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

機器學習算法競賽實戰

為了解決小米應用商店的問題，作者王賀劉鵬錢乾 這樣論述：

本書是算法競賽領域一本系統介紹競賽的圖書，書中不僅包含競賽的基本理論知識，還結合多個方向和案例詳細闡述了競賽中的上分思路和技巧。   全書分為五部分：第一部分以算法競賽的通用流程為主，介紹競賽中各個部分的核心內容和具體工作；第二部分介紹了使用者畫像相關的問題；第三部分以時間序列預測問題為主，先講述這類問題的常見解題思路和技巧，然後分析天池平臺的全球城市計算AI 挑戰賽和Kaggle平臺的Corporación Favorita Grocery Sales Forecasting；第四部分主要介紹計算廣告的核心技術和業務，包括廣告召回、廣告排序和廣告競價，其中兩個實戰案例是2018騰訊廣告算法大

賽——相似人群拓展和Kaggle平臺的TalkingData AdTracking Fraud Detection Challenge；第五部分基於自然語言處理相關的內容進行講解，其中實戰案例是Kaggle 平臺上的經典競賽Quora Question Pairs。 本書適合從事機器學習、數據挖掘和人工智能相關算法崗位的人閱讀。 王賀（魚遇雨欲語與餘） 畢業于武漢大學電腦學院，碩士學位，研究方向為圖資料採擷，現任職於小米商業演算法部，從事應用商店廣告推薦的研究和開發。是2019年和2020年騰訊廣告演算法大賽的冠軍，從2018年至2020年多次參加國內外演算法競賽，共獲得五

次冠軍和五次亞軍。 劉鵬 2016年本科畢業于武漢大學數學基地班，保研至中國科學技術大學自動化系，碩士期間研究方向為複雜網路與機器學習，2018年起多次獲得機器學習相關競賽獎項，2019年至今就職于華為技術有限公司，任演算法工程師。 錢乾 本科就讀於美國佐治亞理工大學，研究方向包括機器學習、深度學習、自然語言處理等，現就職于數程科技，工作方向為物流領域的智慧演算法應用，任大資料技術負責人。 第 1 章　初見競賽 1 1．1　競賽平臺 2 1．1．1　Kaggle 2 1．1．2　天池 6 1．1．3　DF 7 1．1．4　DC 7 1．1．5　Kesci 7 1．1．6　

JDATA 8 1．1．7　企業網站 8 1．2　競賽流程 8 1．2．1　問題建模 8 1．2．2　資料探索 9 1．2．3　特徵工程 9 1．2．4　模型訓練 9 1．2．5　模型融合 10 1．3　競賽類型 10 1．3．1　資料類型 10 1．3．2　任務類型 11 1．3．3　應用場景 11 1．4　思考練習 11 第 2 章　問題建模 12 2．1　賽題理解 12 2．1．1　業務背景 12 2．1．2　資料理解　 14 2．1．3　評價指標 14 2．2　樣本選擇 20 2．2．1　主要原因 20 2．2．2　準確方法 22 2．2．3　應用場景 23 2．3　線下評估策略 2

4 2．3．1　強時序性問題 24 2．3．2　弱時序性問題 24 2．4　實戰案例 25 2．4．1　賽題理解 26 2．4．2　線下驗證 27 2．5　思考練習 28 第 3 章　資料探索 29 3．1　數據初探 29 3．1．1　分析思路 29 3．1．2　分析方法 30 3．1．3　明確目的 30 3．2　變數分析 32 3．2．1　單變數分析 33 3．2．2　多變數分析 37 3．3　模型分析 39 3．3．1　學習曲線 39 3．3．2　特徵重要性分析 40 3．3．3　誤差分析 41 3．4　思考練習 42 第 4 章　特徵工程 43 4．1　數據預處理 43 4．1．1　

缺失值處理 44 4．1．2　異常值處理 45 4．1．3　優化記憶體 46 4．2　特徵變換 47 4．2．1　連續變數無量綱化 47 4．2．2　連續變數資料變換 48 4．2．3　類別特徵轉換 50 4．2．4　不規則特徵變換 50 4．3　特徵提取 51 4．3．1　類別相關的統計特徵 51 4．3．2　數值相關的統計特徵 53 4．3．3　時間特徵 53 4．3．4　多值特徵 54 4．3．5　小結 55 4．4　特徵選擇 55 4．4．1　特徵關聯性分析 55 4．4．2　特徵重要性分析 57 4．4．3　封裝方法 57 4．4．4　小結 58 4．5　實戰案例 59 4．5．1　

數據預處理　 59 4．5．2　特徵提取 60 4．5．3　特徵選擇 61 4．6　練習 62 第 5 章　模型選擇 63 5．1　線性模型 63 5．1．1　Lasso 回歸 63 5．1．2　Ridge 回歸 64 5．2　樹模型 64 5．2．1　隨機森林 65 5．2．2　梯度提升樹 66 5．2．3　XGBoost 67 5．2．4　LightGBM 68 5．2．5　CatBoost 69 5．2．6　模型深入對比 70 5．3　神經網路 73 5．3．1　多層感知機 74 5．3．2　卷積神經網路 75 5．3．3　迴圈神經網路 77 5．4　實戰案例 79 5．5　練習 80

第 6 章　模型融合 81 6．1　構建多樣性 81 6．1．1　特徵多樣性 81 6．1．2　樣本多樣性 82 6．1．3　模型多樣性 82 6．2　訓練過程融合 83 6．2．1　Bagging 83 6．2．2　Boosting 83 6．3　訓練結果融合 84 6．3．1　加權法 84 6．3．2　Stacking 融合 86 6．3．3　Blending 融合 87 6．4　實戰案例 88 6．5　練習 90 第 7 章　用戶畫像 91 7．1　什麼是用戶畫像 92 7．2　標籤系統 92 7．2．1　標籤分類方式 92 7．2．2　多管道獲取標籤 93 7．2．3　標籤體系框

架 94 7．3　使用者畫像資料特徵 95 7．3．1　常見的資料形式 95 7．3．2　文本挖掘演算法 97 7．3．3　神奇的嵌入表示 98 7．3．4　相似度計算方法 101 7．4　用戶畫像的應用　 103 7．4．1　用戶分析　 103 7．4．2　精准行銷 104 7．4．3　風控領域 105 7．5　思考練習 106 第 8 章　實戰案例：Elo Merchant Category Recommendation（Kaggle） 107 8．1　賽題理解 107 8．1．1　賽題背景 107 8．1．2　賽題數據 108 8．1．3　賽題任務 108 8．1．4　評價指標 109

8．1．5　賽題FAQ 109 8．2　探索性分析 109 8．2．1　欄位類別含義 110 8．2．2　欄位取值狀況 111 8．2．3　資料分佈差異 112 8．2．4　表格關聯關係 115 8．2．5　數據預處理 115 8．3　特徵工程 116 8．3．1　通用特徵 116 8．3．2　業務特徵 117 8．3．3　文本特徵 118 8．3．4　特徵選擇 119 8．4　模型訓練 119 8．4．1　隨機森林 119 8．4．2　LightGBM 121 8．4．3　XGBoost 124 8．5　模型融合 127 8．5．1　加權融合 127 8．5．2　Stacking 融合 1

27 8．6　高效提分 128 8．6．1　特徵優化 128 8．6．2　融合技巧 130 8．7　賽題總結 134 8．7．1　更多方案 134 8．7．2　知識點梳理 135 8．7．3　延伸學習 135 第 9 章　時間序列分析 138 9．1　介紹時間序列分析 138 9．1．1　簡單定義 138 9．1．2　常見問題 139 9．1．3　交叉驗證 140 9．1．4　基本規則方法 141 9．2　時間序列模式 142 9．2．1　趨勢性 142 9．2．2　週期性 143 9．2．3　相關性 144 9．2．4　隨機性 144 9．3　特徵提取方式 144 9．3．1 歷史平移 1

45 9．3．2　窗口統計 145 9．3．3　序列熵特徵 145 9．3．4　其他特徵 146 9．4　模型的多樣性 146 9．4．1　傳統的時序模型 147 9．4．2　樹模型 147 9．4．3　深度學習模型 148 9．5　練習 150 第 10 章　實戰案例：全球城市計算AI挑戰賽 151 10．1　賽題理解 151 10．1．1　背景介紹 152 10．1．2　賽題數據 152 10．1．3　評價指標 153 10．1．4　賽題FAQ 153 10．1．5　baseline 方案 153 10．2　探索性資料分析 157 10．2．1　數據初探 157 10．2．2　模式分析

159 10．3　特徵工程 162 10．3．1　數據預處理 162 10．3．2　強相關性特徵 163 10．3．3　趨勢性特徵 165 10．3．4　網站相關特徵 165 10．3．5　特徵強化 166 10．4　模型選擇 166 10．4．1　LightGBM 模型 167 10．4．2　時序模型 168 10．5　強化學習 170 10．5．1　時序stacking 170 10．5．2　Top 方案解析 171 10．5．3　相關賽題推薦　 172 第 11 章　實戰案例-Corporación Favorita Grocery Sales Forecasting 174 11．1

　賽題理解 174 11．1．1　背景介紹 174 11．1．2　賽題數據 175 11．1．3　評價指標 175 11．1．4　賽題FAQ 176 11．1．5　baseline 方案 176 11．2　探索性資料分析 181 11．2．1 數據初探 181 11．2．2　單變數分析 184 11．2．3　多變數分析 188 11．3　特徵工程 190 11．3．1　歷史平移特徵 191 11．3．2　視窗統計特徵 192 11．3．3　構造細微性多樣性 193 11．3．4　高效特徵選擇 194 11．4　模型選擇 195 11．4．1　LightGBM 模型 196 11．4．2　LST

M 模型 196 11．4．3　Wavenet 模型 198 11．4．4　模型融合 199 11．5　賽題總結 200 11．5．1　更多方案 200 11．5．2　知識點梳理 201 11．5．2　延伸學習 202 第 12 章　計算廣告 204 12．1　什麼是計算廣告 204 12．1．1　主要問題 205 12．1．2　計算廣告系統架構 205 12．2　廣告類型 207 12．2．1　合約廣告 207 12．2．2　競價廣告 207 12．2．3　程式化交易廣告 208 12．3　廣告召回 208 12．3．1　廣告召回模組 208 12．3．2　DSSM 語義召回 210 12

．4　廣告排序 211 12．4．1　點擊率預估 211 12．4．2　特徵處理 212 12．4．3　常見模型 214 12．5　廣告競價 219 12．6　小結 221 12．7　思考練習 221 第 13 章　實戰案例：2018 騰訊廣告演算法大賽——相似人群拓展 222 13．1　賽題理解 222 13．1．1　賽題背景 223 13．1．2　賽題數據 224 13．1．3　賽題任務 226 13．1．4　評價指標 226 13．1．5　賽題FAQ 227 13．2　探索性資料分析 227 13．2．1　競賽的公開資料集 227 13．2．2　訓練集與測試集 227 13．2．3　廣

告屬性 229 13．2．4　使用者資訊 229 13．2．5　資料集特徵拼接 230 13．2．6　基本建模思路 232 13．3　特徵工程 232 13．3．1　經典特徵 232 13．3．2　業務特徵 234 13．3．3　文本特徵 235 13．3．4　特徵降維 237 13．3．5　特徵存儲 238 13．4　模型訓練 238 13．4．1　LightGBM 238 13．4．2　CatBoost　 238 13．4．3　XGBoost 239 13．5　模型融合 239 13．5．1　加權融合 239 13．5．2　Stacking 融合 239 13．6　賽題總結 240 13．

6．1　更多方案 240 13．6．2　知識點梳理 241 13．6．3　延伸學習 241 第 14 章　實戰案例-TalkingData AdTracking Fraud DetectionChallenge 243 14．1　賽題理解 243 14．1．1　背景介紹 243 14．1．2　賽題數據 244 14．1．3　評價指標 244 14．1．4　賽題FAQ 244 14．1．5　baseline 方案 245 14．2　探索性資料分析 247 14．2．1 數據初探 247 14．2．2　單變數分析 249 14．2．3　多變數分析 254 14．2．4　資料分佈 255 14．3

　特徵工程 256 14．3．1　統計特徵 256 14．3．2　時間差特徵 257 14．3．3　排序特徵 258 14．3．4　目標編碼特徵 258 14．4　模型選擇 259 14．4．1　LR 模型 259 14．4．2　CatBoost 模型 259 14．4．3　LightGBM 模型 260 14．4．4　DeepFM 模型 261 14．5　賽題總結 264 14．5．1　更多方案 264 14．5．2　知識點梳理 265 14．5．3　延伸學習 266 第 15 章　自然語言處理 268 15．1　自然語言處理的發展歷程 268 15．2　自然語言處理的常見場景 269 1

5．2．1　分類、回歸任務 269 15．2．2　資訊檢索、文本匹配等任務 269 15．2．3　序列對序列、序列標注 269 15．2．4　機器閱讀 270 15．3　自然語言處理的常見技術 270 15．3．1　基於詞袋模型、TF-IDF．的特徵提取 270 15．3．2　N-Gram 模型 271 15．3．3　詞嵌入模型 271 15．3．5　上下文相關預訓練模型 272 15．3．6　常用的深度學習模型結構 274 15．4　練習 276 第 16 章　實戰案例：Quora QuestionPairs 277 16．1　賽題理解 277 16．1．1　賽題背景 277 16．1．2

　賽題數據 278 16．1．3　賽題任務 278 16．1．4　評價指標 278 16．1．5　賽題FAQ 278 16．2　探索性資料分析 279 16．2．1　欄位類別含義 279 16．2．2　資料集基本量 279 16．2．3　文本的分佈 280 16．2．4　詞的數量與詞雲分析 282 16．2．5　基於傳統手段的文本資料預處理 284 16．2．6　基於深度學習模型的文本資料預處理 284 16．3　特徵工程 285 16．3．1　通用文本特徵 285 16．3．2　相似度特徵 287 16．3．3　詞向量的進一步應用——獨有詞匹配 290 16．3．4　詞向量的進一步應用——詞

與詞的兩兩匹配 290 16．3．5　其他相似度計算方式 291 16．4　機器學習模型和模型的訓練 291 16．4．1　TextCNN 模型 291 16．4．2　TextLSTM 模型 292 16．4．3　TextLSTM with Attention 模型 293 16．4．4　Self-Attention 層 295 16．4．5　Transformer 和BERT 類模型 296 16．4．6　基於 representation 和基於 interaction 的深度學習模型的差異 298 16．4．7　一種特殊的基於 interaction 的深度學習模型 303 16．4．8

　深度學習文本資料的翻譯增強 303 16．4．9　深度學習文本資料的預處理 304 16．4．10　BERT 模型的訓練 306 16．5　模型融合 310 16．6　賽題總結 310 16．6．1　更多方案 310 16．6．2　知識點梳理 310 16．6．3　延伸學習 311

小米應用商店進入發燒排行的影片

影響消費者使用智慧音箱數位內容因素之初探

為了解決小米應用商店的問題，作者洪于迦 這樣論述：

　　隨著AI技術與各種語音助理發展越來越成熟，近年來更是應用於智慧音箱來播放音樂、有聲書，廣播，學習類等等的數位內容。只要以最簡單的口語交流就能播放一些有聲的數位內容。本研究中以中國北京市與上海市的大學生為分析對象，用網路問卷方式收集331份問卷。使用科技接受模型以易用性、有用性、使用態度、行為意向等四個構面，分析消費者使用智慧音箱應播放數位內容的行為意圖。研究結果顯示多數消費這使用智慧音箱在1年以下，使用的智慧音箱品牌為小米。消費者最可能付費購買播放音樂APP軟體應用於智慧音箱，最常用智慧音箱播放音樂。而易用性構面是各個構面影響行為意向最重要的變數，建議企業在研發應用於智慧音箱的數位內容時

，在智慧音箱操作界面上盡量做到簡單易懂。提高語音助理辨識語言含意的能力,使消費者能動動口就能輕易使用APP軟體的各功能。

絕非偶然：撬動星球的頭部效應

為了解決小米應用商店的問題，作者劉容 這樣論述：

這是一部互聯網KOL、創富英雄在互聯網技術革命到來時，借助新媒體將個人能量放大，一躍逆襲成為各領域“頭部”的故事。   本書向讀者展示了他們在這個時代的不同境遇：表達者打破內容封閉，跨界者探索人生極限，從賺錢思維到生財有術，逆襲者突破職場迷思，創業者趕赴人生修行，像設計產品一樣設計你自己……   這個時代讓他們充分展現了才華，完成了自我價值的實現。他們也深刻地影響著社會向著縱深層面的發展，從而為打破階層固化，推動社會文明與進步樹立了時代的精神偶像。

原住民文化主題餐廳經營成功關鍵因素之分析

為了解決小米應用商店的問題，作者蔡惠蘭 這樣論述：

　　許多國家都有其特殊的原住民文化，而這些文化多在文化創意相關產業以不同的型態呈現，如原住民主題館、與原住民有關的主體樂園、或主題餐廳等。台灣地小人稠，生態多樣，文化多元，然世居本島的原住民是台灣最寶貴的文化財產。本文以臺灣阿美族傳統傳統飲食為軸作為分析對象，探討阿美族的飲食文化如何經由適當的包裝與創意發想，建構有特色的原住民主題餐廳。為使原住民主題餐廳與眾不同，每個主題餐廳都必須發展自己的特色並吸引人們前來消費。本文經由文獻回顧與歸納，建構出「主題定位」、「產品策略」、「經營創意」與「財務規劃」等不同面向的管理因子，是評估成功的原住民族主題餐廳須具備的各項經營條件。研究也發現財務規劃、人力

資源的等管理變數是解決如何讓主題餐廳可以經由原住民文化的內涵來提升餐廳的價值的重要關鍵因素。本文最後根據分析所得的結果提出實務與後續研究的建議供原住民主題餐廳管理者與後續研究的參考依據。