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【云栖号案例 | 互联网】Data Lake Analytic为加和科技提供智能的流量服务

加和科技的数据量在急剧增长,对数据处理系统提出了高要求。该方案相对性价比提升30%、支持数据业务无缝迁移、临时业务需求承接率提升200%~300%。

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一文讲述常见的文本相似度计算方法

在自然语言处理中,我们经常需要判定两个东西是否相似。

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【智能推荐系列公开课讲义①】推荐场景化构建与业务价值

阿里巴巴搜索推荐产品团队带来系列公开课,聊聊怎样结合实际场景,嵌入智能推荐,搭建“千人千面”的分发体系,使产品价值最大化。每期20分钟,10课时,修炼推荐硬功夫。

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Data Lake Analytics助力加和科技广告智能业务 - 性能提升4倍+,临时业务需求承接率提升200%+

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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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ALS算法实现用户音乐打分预测

很多人在决定是否看一部电影之前都会去豆瓣看下评分作为参考,看完电影也会给一个自己的分数。每个人对每个商品或者电影或是音乐都有一个心理的分数,这个分数标明用户是否对这个内容满意。作为内容的提供方,如果可以预测出每个用户对于内容的心理分数,就能更好的理解用户,并给用户提供好的内容推荐。

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让机器读懂用户——大数据中的用户画像

让机器读懂用户——大数据中的用户画像 摘要: 用户画像(persona)的概念最早由交互设计之父Alan Cooper提出:“Personas are a concrete representation of target users.” 是指真实用户的虚拟代表,是建立在一系列属性数据之上的目标用户模型。

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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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BR-MLP基于spark+Hadoop分布式数据挖掘解决方案功能剖析

BR-MLP是基于大数据BR-ODP的分布式数据挖掘平台,基于Hadoop和Spark技术,支持海量数据挖掘。提供数据源、数据预处理、特征工程、统计分析、机器学习……组件。

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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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推荐系列(五):协同过滤的优点和缺点

简单介绍协同过滤优缺点

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推荐系列(三):协同过滤

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。

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推荐系列(二):生成候选者概述

生成候选者概述 在上一节介绍了推荐系统的基本框架: 可以看到,生成候选人(generate candidate)是推荐的第一阶段,也被称作retrieve。给定查询,系统生成一组相关候选者。下表显示了两种常见的候选生成方法: 类型 定义 实例 基于内容的过滤 使用项目之间的相似性来推荐与...

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基于Spark的机器学习实战 (十二) - 推荐系统实战

将结合前述知识进行综合实战,以达到所学即所用。在推荐系统项目中,讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路,有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验,实现自己的推荐系统。

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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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Factorization Machine

Factorization Machine---因子分解机 ①target function的推导 logistics regression algorithm model中使用的是特征的线性组合,最终得到的分割平面属于线性模型,但是线性模型就只能处理线性问题,所以对于非线性的问题就有点难处理了,对于这些复杂问题一般是两种解决方法①对数据本身进行处理,比如进行特征转换,和函数高维扩展等等。

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