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广告场景下的实时计算

案例与解决方案汇总页:阿里云实时计算产品案例&解决方案汇总 广告场景的综述,[计算广告与流处理技术综述](https://yq.aliyun.com/articles/691816): 在线流量反作弊、在线计费、在线反馈、在线索引、在线广告链接检测等 其中涉及的主要实时处理环节: 实时数据统计.

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阿里云表格存储TableStore全新升级 打造统一在线数据存储平台

3月6日,阿里云表格存储 TableStore 全新升级,突破原生 NoSQL 数据库边界。提供多元索引、二级索引能力,支持数据便捷查询,与计算生态无缝集成,打通数据实时消费通道,打造统一在线数据存储平台,深度挖掘数据与业务价值。

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基于实时计算(Flink)打造一个简单的实时推荐系统

本文为您介绍如何基于阿里云实时计算快速搭建实时推荐系统。 背景 对个人来说,推荐系统起着信息过滤的作用;对Web/App来说,推荐系统起着满足用户个性化需求,提升用户满意度的作用。亚马逊推荐产生的成交额占其GMV的30%以上;Netflix推荐系统每年帮其节省了近10亿美金的业务费用。

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计算广告与流处理技术综述

案例与解决方案汇总页:阿里云实时计算产品案例&解决方案汇总 1.计算广告背景 广告仍然是互联网公司的主要变现手段,其市场规模2017年已达3000亿元,据统计全球互联网市值前十的公司广告收入占比高达40%,可见其重要性。

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【2018中国计算机大会】阿里资深专家谈认知图谱的机遇与挑战

基于知识的人工智能服务日益成为流行趋势。大数据环境下,数据的分布、异构、动态、碎片化和低质化等特征给知识工程和服务提出了很多新困难和新挑战,有效构建新一代大规模知识图谱,已成为影响人工智能未来发展的关键问题之一。

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[雪峰磁针石博客]pyspark工具机器学习(自然语言处理和推荐系统)1数据演进

在早期员工将数据输入系统,数据点非常有限,只占用少数几个字段。然后是互联网,每个人都可以轻松获取信息。现在,用户可输入并生成自己的数据。随着互联网用户数量呈指数级增长,用户创造的高数据增长率。例如:登录/注册表单允许用户填写自己的详细信息,在各种社交平台上上传照片和视频。

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[雪峰磁针石博客]pyspark工具机器学习(自然语言处理和推荐系统)2数据处理2

用户定义函数(UDF:User-Defined Functions) UDF广泛用于数据处理,以转换数据帧。 PySpark中有两种类型的UDF:常规UDF和Pandas UDF。 Pandas UDF在速度和处理时间方面更加强大。

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[雪峰磁针石博客]pyspark工具机器学习(自然语言处理和推荐系统)2数据处理1

本章介绍数据处理。数据处理是执行Machine Learning所需的关键步骤,因为我们需要清理,过滤,合并和转换我们的所需数据形式。 快速入门 读取 >>> from pyspark.sql import SparkSession >>> spark=SparkSession.

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机器学习数据集哪里找:最佳数据集来源盘点

很难找到一个特定的数据集来解决对应的机器学习问题是痛苦的。下面的网址列表不仅包含用于实验的大型数据集,还包含描述、使用示例等,在某些情况下还包含用于解决与该数据集相关的机器学习问题的算法代码。

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AeroSpike踩坑手记1:Architecture of a Real Time Operational DBMS论文导读

又开了一个新的坑,笔者工作之后维护着一个 NoSQL 数据库。而笔者维护的数据库正是基于社区版本的 Aerospike打造而来。所以这个踩坑系列的文章属于工作总结型的内容,会将使用开发 Aerospike 的各种问题进行总结梳理,希望能够给予大家启发和帮助。

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克拉克拉(KilaKila):借力阿里云快速构建短视频推荐系统

一文读懂如何利用阿里云PAI平台搭建个性化智能推荐系统

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Recommended System

推荐系统 推荐系统的核心问题就在于为用户推荐与其兴趣相似度比较高的商品。比如在微博上,用户至上想打发时间,并不是想准确的查看某条信息,在首页中查看每一条微博,为了帮助他筛选出一批他们可能感兴趣的信息,此时就需要分析出该用户的兴趣,从海量信息中选择出与用户兴趣相似的信息,并将这些信息推荐给用户。

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