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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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小红书如何实现高效推荐?解密背后的大数据计算平台架构

小红书作为生活分享类社区,目前有8500万用户,年同比增长为300%,大约每天有30亿条笔记在发现首页进行展示。推荐是小红书非常核心且重要的场景之一,本文主要分享在推荐业务场景中小红书的实时计算应用。

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继续南山聊代码!Apache Kafka × Apache Flink Meetup · 深圳站

8 月 31 日,Apache Flink Meetup 深圳站来啦,继续南山聊代码!本次 Meetup 由 Apache Flink(以下简称 Flink)与 Apache Kafka 联合举办,邀请到来自 Confluent 、中国农业银行 、虎牙直播、数见科技以及阿里巴巴等五位技术专家为大家呈现 Kafka 与 Flink 的技术盛宴。

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对推荐算法演化的几点体会

最近一段时间,由于工作需要一直在研究推荐算法。 通过对互联网信息的搜刮和对现有开源推荐算法的实践,总结出一些心得 遂吐个槽,发表出来与广大网友探讨,希望能得到应用推荐的正确姿势 先说问题吧: 目前推荐算法存在的问题 1.

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企业如何选择阿里云服务器

相比于个人项目所用的云服务器,企业级服务器需要更快的访问速度和更高的性能。研究表明,用户最满意的打开网页时间,是在 2 秒以下。用户能够忍受的最长等待时间在 6~8 秒之间。就是说,8 秒是一个临界值,如果你的网站打开速度在 8 秒以上,那么你将失去大部分用户。

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MaxCompute 助力衣二三构建智能化运营工具

本文由衣二三CTO程异丁为大家讲解了如何基于MaxCompute构建智能化运营工具。 衣二三作为亚洲最大的共享时装平台,MaxCompute是如何帮助它解决数据提取速度慢、数据口径差异等问题呢?程异丁通过衣二三数据体系架构,从用户运营应用、商品运营应用以及算法推荐系统三方面给大家剖析了MaxCompute是如何助力衣二三构建智能化运营工具的。

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大数据是什么?大数据时代四个特点

大数据是什么?其实很简单,大数据其实就是海量资料巨量资料,这些巨量资料来源于世界各地随时产生的数据,在大数据时代,任何微小的数据都可能产生不可思议的价值。大数据有4个特点,为别为:Volume(大量)、Variety(多样)、Velocity(高速)、Value(价值),一般我们称之为4V。

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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

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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数据人看Feed流-架构实践

关于Feed流的架构设计,包括以上场景中的很多业内专家给出了相应的思考、设计和实践。本人是大数据方向出身的技术人,所在的团队参与了阿里手淘、微淘Feed流的存储层相关服务,我们的HBase/Lindorm数据存储产品在公有云上也支持着Soul、趣头条、惠头条等一些受欢迎的新媒体、社交类产品。

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推荐系列(四):矩阵分解|Matrix Factorization

简单讲解推荐系统中的矩阵分解

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【数据科学老司机在线教学第二期】阿里云大数据生态协同过滤推荐系统实战

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!

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溢米教育推荐平台的效率与稳定性建设 | SOFAStack 用户说

本文来自 SOFAArk 用户—溢米教育投稿,分享其内部使用 SOFAArk 组件后极大提高内部推荐系统的开发效率和稳定性的案例。感谢溢米教育对 SOFAStack 的支持,同时也欢迎更多用户投稿 Join us。

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