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Yelp 投资者介绍 - 2024 年 2 月
这些幻灯片和随附的口头陈述包含前瞻性陈述。这些幻灯片和随附的口头陈述中包含的除历史事实陈述之外的所有陈述，包括关于 Yelp Inc.（“Yelp”或“公司”）未来运营、未来业绩、预期财务业绩和未来财务状况、未来收入和收入增长率、未来股票回购活动、战略计划和投资重点以及其预期结果、预计增长、费用和储蓄、趋势、机会、前景、估计以及管理计划和目标的陈述都是前瞻性陈述。在某些情况下，您可以通过“相信”、“可能”、“将”、“估计”、“预测”、“指引”、“继续”、“预期”、“打算”、“可能”、“会”、“预计”、“计划”、“潜在”、“目标”、“机会”、“倡议”、“模型”、“期望”或这些词的否定或复数或类似表达来识别前瞻性陈述。该公司这些前瞻性陈述主要基于其对财务业绩的估计以及其当前预期以及对未来事件和财务趋势的预测，该公司认为这些事件和趋势可能会影响其财务状况、经营成果、业务战略、短期和长期业务运营和目标以及财务需求。
竞争人工智能：竞争反馈如何影响机器......
本文研究了竞争如何影响机器学习 (ML) 预测因子。随着 ML 变得越来越普遍，公司经常使用它来争夺客户。例如，Yelp 等数字平台使用 ML 来预测用户偏好并提出建议。用户更经常查询的服务（可能是因为它更准确地预测了用户偏好）也更有可能获得额外的用户数据（例如以 Yelp 评论的形式）。因此，竞争预测因子会引起反馈循环，从而预测因子的性能会影响其接收的训练数据并随着时间的推移使其预测产生偏差。我们引入了一个灵活的竞争 ML 预测因子模型，该模型既可以快速进行实验，又可以实现理论可处理性。我们通过实证和数学分析表明，竞争导致预测因子专门针对特定子群体，但代价是其在一般人群中的表现更差。我们进一步分析了预测因子专门化对用户体验到的整体预测质量的影响。我们表明，市场中竞争预测因子过少或过多都会损害整体预测质量。我们的理论通过使用流行的学习算法（例如神经网络和最近邻方法）在多个真实数据集上进行的实验得到了补充。
11-741/11-441与图形的机器学习
●本课程分别列为11-741（研究生12个单位）和11-441（本科生的9个单位）。●11-741名学生必须完成所有5份家庭作业，并在期中和期末考试中回答所有问题。●11-441名学生必须在总共5个家庭作业（通过自己的选择）和70％的考试问题（通过自己的选择）中进行4分。如果本科生选择做更多的家庭作业，我们将在最终的HW分级中使用最优秀的4分。同样，如果本科生选择做更多的考试问题，我们将使用考试评分中70％最佳回答问题的分数。●详细的作业描述如下： - HW1。实施神经网络（CNN和RNN）进行二进制分类，并在Yelp评论数据集中使用单词嵌入，并使用TensorFlow或Keras等软件。> HW2。实现Yelp评论的多类分类的软马克斯逻辑回归，并通过损失函数的梯度推导。- HW3。实施Pagerank，个性化的Pagerank和查询敏感的Pagerank方法，用于网页流行度分析并评估其在Citeeval数据集中的检索性能。> HW4。实现图形神经网络（GNN）模型，用于SIMI监督节点分类，链接预测和图形分类。> HW5。知识图推理；带有transe的节点。
平台经济：超越常规
• 临时工作和打工（例如 Zenjob、InStaff）、• 食品配送（例如 Deliveroo、Uber Eats、Just Eat）、• 研究招聘（例如 Prolific、Qualtrics）、• 约会（例如 Parship、Tinder、Bumble）、• 评论网站（例如 Kununu、Jameda、TripAdvisor、Yelp、Google Maps）、• 预约管理（例如 Doctolib、OpenTable）、• 应用市场（例如 Google Play、App Store）、• 价格比较（例如 Idealo、Verivox、Check24）、• 众筹（例如 Patreon、Kickstarter、GoFundMe、Indiegogo）、• 众筹投资（例如 Companiso、AngelList）、• 众筹借贷（例如 PeerBerry、Zopa、Ratesetter、Funding Circle、Auxmoney）、• 视频流（例如 Youtube、Twitch、Vimeo）、•音乐流媒体（例如 Spotify、Apple Music、Deezer）、游戏市场（例如 Steam、Epic Games Store）、知识交流（例如 StackOverflow、Quora）、社交和专业网络（例如 Facebook、Instagram、TikTok、Twitter、LinkedIn、Xing）、
斯克兰顿 - 如何利用太阳能
您可以在 www.energysage.com、www.solarreviews.co m 等网站上找到承包商，也可以在线搜索（例如 Yelp）当地安装商。斯克兰顿市要求承包商必须持有市政府颁发的执照并投保。寻找承包商时，请注意以下几点：价格 - 与其他安装商相比价格如何？（www.energysage.com 提供报价比较）。注意隐藏成本，例如“面板升级”或“高额屋顶费”。付款时间表 - 押金、交货和检查的付款期限是什么？请注意，宾夕法尼亚州法律限制家庭装修项目的押金超过 5,000 美元。安装时间表 - 各个承包商之间的比较如何？这对您所在地区来说是合理的时间表吗？熟悉当地法规
新兴学者会议策略学生研究...
所提出的框架在一项由两部分组成的研究中进行了测试。一项对 2008 年至 2019 年 Yelp 上的日本餐馆的档案研究表明，身份认同与真实性感知之间存在正相关关系；观众认为日本人开的餐馆比其他种族生产者开的餐馆更真实。一项实验研究进一步表明，身份直接（独立于生产选择）和间接（通过调节这些选择的回报）控制真实性感知。因此，真实性确实受到生产选择的影响，但更多地受到“谁”做出这些选择的影响。我考虑了真实性判断如何构成歧视的社会合法基础，并进一步导致市场中的生产者分层，呼吁对战略采取独特的社会学观点。
零工经济对通过劳动力市场的产品质量的影响：乘车共享和餐厅质量的证据
本文试图通过劳动力市场证明在看似无关的本地行业中，零工经济对产品质量的影响。我们的经验背景是奥斯汀市餐馆的服务质量，我们研究了它们如何受到乘法平台的外在出口和重新进入Uber和Lyft的影响，因为监管变化，它们是如何影响到该市的。我们利用这些外源性冲击，将它们与Yelp评论中的情感分析数据结合在一起，这些数据捕获了客户如何评估每家餐厅的服务质量。我们表明，与对照城市相比，奥斯丁的客户在城市中存在Uber和Lyft时对服务质量变得更加负面。此外，我们还使用有关员工离职和工资的丰富数据来证明，与对照城市相比，在存在Uber和Lyft时，奥斯汀的服务确实增加了。我们还进行了几项其他研究和鲁棒性检查，这都与我们的假设一致，即Uber和Lyft通过提高其STA的营业额来降低奥斯丁餐厅的服务质量。在一起，这些结果表明，通过劳动力市场，零工经济对零工经济的重大影响。
零工经济通过劳动力市场对产品质量的影响：来自拼车和餐厅质量的证据
本文旨在通过劳动力市场展示零工经济对看似不相关的当地行业的产品质量的影响。我们的实证背景是奥斯汀市餐馆的服务质量，我们研究了它们如何受到共享乘车平台、Uber 和 Lyft 由于监管变化而退出和重新进入该市的影响。我们利用这些外生冲击，并将它们与 Yelp 评论的情绪分析数据相结合，这些数据捕捉了客户如何评估每家餐厅的服务质量。我们发现，与对照城市相比，当 Uber 和 Lyft 出现在奥斯汀市时，奥斯汀的顾客对服务质量的负面看法更为强烈。此外，我们使用丰富的员工流动率和工资数据来证明，与对照城市相比，当 Uber 和 Lyft 出现时，奥斯汀的服务人员流动率会增加。我们还进行了几项额外的研究和稳健性检验，这些研究和检验都与我们的假设一致，即 Uber 和 Lyft 通过提高员工流动率降低了奥斯汀餐馆的服务质量。总体而言，这些结果表明零工经济通过劳动力市场对更广泛的行业产生了重大影响。
提示了定量审查摘要的方面关键点分析
关键点分析（KPA）的目的是定量摘要，该摘要提供了关键点（KPS）作为衡量其患病率的简洁文本摘要和量子。KPA对论点和评论的研究。大多数KPA研究都采用监督的学习，将简短的句子视为KP，然后与KP匹配以审查量化KP患病率的评论。最近的抽象方法仍基于句子产生KP，通常会导致KP具有重叠和幻觉的意见，并且量化不准确。在本文中，我们提出了提示的方面关键点分析（PAKPA），以进行定量审查摘要。pakpa采用方面情感分析，并促使使用大型语言模型（LLMS）的文本学习生成和量化基于业务实体的KPS，这可以通过准确的量化来实现信仰的KP，并重新提高了对大量调查数据进行监督培训的需求。在流行评论数据集Yelp和面向方面的评论摘要数据集的步伐上进行的实验表明，我们的框架实现了最先进的性能。源代码和数据可用：https：//github.com/ antangrocket1312/pakpa