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构建一个生产可用的推荐系统需要注意哪些问题?

虽然经历了几十年的研究和发展,推荐系统已经成了各种现代网络应用中不可或缺的组成部分,但是推荐系统的研究和应用仍然面临着很多重要而急迫的挑战,推荐系统的应用形式和场景也蕴含着更多的可能。

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嘘,这是手淘双11 GMV 暴涨的秘密

阿里妹导读:信息流作为手淘的一大流量入口,对手淘的浏览效率转化和流量分发起到至关重要的作用。在探索如何给用户推荐其喜欢的商品这条路上,我们首次将端计算大规模应用在手淘客户端,通过端侧丰富的用户特征数据和触发点,利用机器学习和深度神经网络,在端侧持续感知用户意图,抓住用户转瞬即逝的兴趣点,并给予用户及时的结果反馈。

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信息流作为手淘的一大流量入口,对手淘的浏览效率转化和流量分发起到至关重要的作用。在探索如何给用户推荐其喜欢的商品这条路上,我们首次将端计算大规模应用在手淘客户端,通过端侧丰富的用户特征数据和触发点,利用机器学习和深度神经网络,在端侧持续感知用户意图,抓住用户转瞬即逝的兴趣点,并给予用户及时的结果反馈。

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推荐系统:如何进行优化!

关于推荐系统,我之前已经向你展示了产品聚类,命名实体识别、信息增强、验证框架以及如何构建它,现在,我将向你展示如何改进我的模型的性能。

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HBase从入门到精通-经典资料汇总(持续更新v2019.10)

HBase是大数据架构中最常用的面向半结构、非结构化的存储系统,是Google三驾马车之一Bigtable的开源实现(Apache顶级项目),在国内外知名公司(Facebook、Pinterest、阿里、小米)中进行了大规模应用。此文,将从各个维度收集最好的HBase资料,方便读者各取所需。

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释放数据潜能,加速业务创新! 《AI驱动下的IT基础架构演进》主题研讨会圆满落幕

当前,人工智能的飞速发展推动了企业创新和产业进步,越来越多的企业开始利用AI技术并从中受益。

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电影推荐系统实现原理及Ptyhon源代码下载

在这个教程中,我们将实现一个基于电影内容本身相似性的推荐系统。我们将利用自然语言处理/ NLP技术来提取每个电影的特征,然后建立不同电影之间的余弦相似性矩阵,最后利用相似矩阵来推荐指定电影的10个最相似电影。

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阿里云实时计算产品案例&解决方案汇总

阿里云实时计算产品案例&解决方案汇总页

推荐系统 舆情分析

Apache Flink Meetup · 北京站,可能有你最想听的内容!

9 月 21日,Flink 社区邀请了来自小米、贝壳找房、intel 以及 Apache Flink PMC 相聚北京,解读 Flink 在大型企业应用实践、实时数仓建设、性能优化以及 Flink 1.9 重大新增功能特性。

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推荐系列(七):召回器,排序器,重排及总结

简单总结推荐系统的召回器,排序器,重排序

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推荐系列(六):深层神经网络模型(2)

简单介绍Softmax训练的样本以及与fm的对比

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推荐系列(六):深层神经网络模型(1)

上一节展示了如何使用矩阵分解来学习嵌入。但矩阵分解存在一些局限性,包括: 使用侧面特征困难(即查询ID /项目ID以外的任何特征)。因此,只能使用训练集中存在的用户或项目来查询模型。 建议的相关性。

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