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5块钱低成本阿里云大数据生态协同过滤推荐系统实战

作者: YuuuZeee 3612人浏览

前情提要人工智能千千万，没法落地都白干。自从上次老司机用神经网络训练了热狗识别模型以后，群众们表示想看一波更加接地气，最好是那种能10分钟上手，一辈子受用的模型。这次，我们就通过某著名电商公司的公开数据集，在阿里云大数据生态之下快速构建一个基于协同过滤的推荐系统！推荐系统大家都不陌生，早就已经和大家的生活息息相关。

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推荐系列（三）：协同过滤

作者: uncle_ll 291人浏览

协同过滤为了解决基于内容过滤的一些限制，协同过滤同时使用用户和项目之间的相似性来提供推荐。这样会允许偶然的推荐出现; 也就是说，协同过滤模型可以基于类似用户B的兴趣向用户A推荐项目。此外，可以自动学习embedding特征，而不依赖于手工设计的特征。

推荐系列（一）：什么是推荐？

作者: uncle_ll 400人浏览

推荐系统基本结构介绍

个性化推荐排序推荐推荐引擎推荐系统

基于对象特征的推荐

作者: 傲海 11109人浏览

（本实验选用数据为真实电商脱敏数据，仅用于学习，请勿商用）在上一期基于协同过滤的的推荐场景中，我们介绍了如何通过PAI快速搭建一个基于协同过滤方案的推荐系统，这一节会介绍一些如何基于推荐对象特征的推荐方法。

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基于深度学习模型Wide&Deep的推荐

作者: 傲海 5930人浏览

深度学习算法机器学习推荐脚本 string 推荐系统

基于协同过滤算法的推荐

作者: 傲海 8582人浏览

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OpenSearch自定义分词服务

作者: 小扑 2528人浏览

背景 OpenSearch是一个以云服务方式提供给广大开发者使用的搜索引擎平台。在搜索引擎中，分词是最基础但很重要的功能，其效果会直接影响文档的召回。分词歧义会导致引擎无法召回目标文档。例如: 乒乓球拍卖完了 ==> 乒乓球/拍卖/完了乒乓球拍 ==> 乒乓/球拍在上面的case中，短语“乒乓球拍”不同的上下文中分词的结果不一样。

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