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推荐系统架构简介

 上游 用户上传小视频,后台将视频写入数据库,生产侧根据视频内容生产首帧图和封面图 对视频内容进行审核,确认播控相关信息(是否可播、分 ...
xugangqiang 评论(0) 有497人浏览 2020-05-28 17:17

大数据推荐系统算法代码全接触(企业内训,现场实录,机器学习算法+Spark实现)

大数据推荐系统算法代码全接触(企业内训,现场实录,机器学习算法+Spark实现) 网盘地址:https://pan.baidu.com/s/1ixDWZHsywvKo_WjWwKDYsQ 提取码: bnkq 推荐系统是利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议,帮助用户决定应该购买什么产品,模拟销售人员帮助客户完成购买过程。个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为,向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。 ...
紫瑶诗书 评论(0) 有343人浏览 2019-05-14 10:50

推荐系统架构详解

背景介绍: 对于推荐系统,大家应该不陌生。可以说现在已经随处可以看到它的身影。比如你浏览网页时,如在京东上购物,对应页面会根据你的浏览内容给你推荐诸多类似功能的商品。页面上的看了又看以及猜你喜欢,这2个功能背后都是大数据的推荐系统做支持。以及你看今日头条时,你会发现,系统不断动态展现你喜欢的内容,这也是根据大数据而做的推荐内容。尤其现在倡导千人千面的app应用中,每个人浏览的内容都是根据个人的 ...
nethub2 评论(0) 有1312人浏览 2018-05-10 14:33

基于大数据技术推荐系统算法案例实战教程

基于大数据技术推荐系统算法案例实战教程 网盘下载:https://pan.baidu.com/s/1bCEJp0 密码: vrvf 互联网行业是大数据应用最前沿的阵地,目前主流的大数据技术,包括 hadoop,spark等,全部来自于一线互联网公司。 从应用角度讲,大数据在互联网领域主要有三类应用:搜索引擎(比如百度,谷歌等),广告系统(比如百度凤巢,阿里妈妈等)和推荐系统(比如阿里巴巴天猫推荐 ...
风火轮子 评论(1) 有62人浏览 2017-10-17 14:36

倪江利:魅族推荐平台的架构演进之路

摘要:魅族拥有超大规模的用户量及海量数据,魅族推荐平台实现了在海量的数据中对算法模型进行在线及离线训练,在高并发的场景下实时进行预测为用户推荐更感兴趣的信息。同时支撑多算法组合A/B测试,以供算法进行在线实验,并能在线进行动态机器资源分配以达到资源的最大化利用。   魅族整个产品线都有用到推荐,包括资讯、视频、应用中心、个性化中心、广告等业务,魅族的推荐平台在其中起到了关键的作用,下文将会全面 ...
壹佰案例 评论(0) 有467人浏览 2017-03-31 11:50

多模型融合推荐算法在达观数据的运用

1研发背景 互联网时代也是信息爆炸的时代,内容太多,而用户的时间太少,如何选择成了难题。电商平台里的商品、媒体网站里的新闻、小说网站里的作品、招聘网站里的职位……当数量超过用户可以遍历的上限时,用户就无所适从了。 对海量信息进行筛选、过滤,将用户最关注最感兴趣的信息展现在用户面前,能大大增加这些内容的转化率,对各类应用系统都有非常巨大的价值。 搜索引擎的出现在一定程度上解决了信息筛选问题,但 ...
大数据顾问 评论(0) 有1360人浏览 2016-03-11 16:03

prediction.io的安裝過程

今天終於將prediction.io裝上VM了。遇到好多問題。 參考: https://docs.prediction.io/install/ https://docs.prediction.io/install/install-linux/(ubuntu獨立安裝看這裡,推薦) https://docs.prediction.io/start/download/ 如果DB用的不是hbase。如 ...
flex_莫冲 评论(0) 有2183人浏览 2015-07-30 17:25

推荐系统的那点事

推荐系统的误区 回想起来,我也算是国内接触推荐系统较早的人之一了,最近和人聊天,觉得不少人对推荐系统有所误解,以为需要多么高大上的算 ...
商人shang 评论(0) 有967人浏览 2014-12-15 11:54

推荐系统123

推荐系统概述 (项博士论文的一点个人总结,论文的确很nb,也希望各位给偶推荐些数据挖掘的论文) 总结目录: 1推荐概述 1.1推荐系统展现 1.2推荐系统的主要方法 2.常用推荐算法 2.1协同过滤: 2.2基于人口统计学的过滤 2.3内容过滤 2.4社会化过滤 2.5地理位置过滤 3评价推荐结果 3.1准确度 3.2覆盖度 ...
blackproof 评论(0) 有1315人浏览 2014-09-17 17:42

关于推荐个人观点

    回想起来,我也做推荐了3年多了,最近公司做了调整招聘了很多算法工程师,以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的,从实践中走过来,我只想说【不是这样的】     第一次接触推荐系统是在四年前入职的时候,那时候,机器学习和大数据都是没有的概念,什么大数据处理开源软件根本不存在,我们用多台计算机web程序记录用户行为,用.net的wcf框架实现了和现在mapreduce一样的功能,分析了用户的日志 ...
liyonghui160com 评论(2) 有2534人浏览 2014-06-12 15:36

推荐系统中所使用的混合技术介绍

在推荐系统实际运用中,各种混合技术是其中一项极为重要的核心技术。在工程实践中我们发现,混合技术对提升推荐效果、改进推荐系统的性能等都 ...
wbj0110 评论(0) 有876人浏览 2014-04-08 17:47

用Hadoop构建电影推荐系统

用Hadoop构建电影推荐系统 转自:http://blog.fens.me/hadoop-mapreduce-recommend/ Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcata ...
秦昭襄王 评论(0) 有3747人浏览 2014-02-19 09:49

Netflix的个性化和推荐系统架构

最近在研究个性化和推荐系统架构,但是这方面的中文内容并不多见,好不容易找到了一片介绍Netflix的个性化和推荐系统架构的文章,不敢独享,大家 ...
youha 评论(0) 有343人浏览 2014-01-05 18:57

推荐系统概述

在推荐系统简介中,我们给出了推荐系统的一般框架。很明显,推荐方法是整个推荐系统中最核心、最关键的部分,很大程度上决定了推荐系统性能的优劣。目前,主要的推荐方法包括:基于内容推荐、协同过滤推荐、基于关联规则推荐、基于效用推荐、基于知识推荐和组合推荐。 一、基于内容推荐 基于内容的推荐(Content-basedRecommendation)是信息过滤技术的延续与发展,它是建立在项目的内容信息上作 ...
thd52java 评论(0) 有669人浏览 2013-11-15 12:54

百度推荐引擎及其背后的大数据架构揭秘

在互联网世界中,什么技术代表着人工智能被广泛应用的未来?2012年12月22日,在以“推荐系统实战”为主题的百度技术沙龙上,百度推荐与个性化部 ...
wbj0110 评论(0) 有1074人浏览 2013-10-29 09:23

推荐系统学习笔记1

什么是推荐系统 遇到了信息过载(Information overflow)的问题,需要一个人或者工具来帮助你做筛选,给出一些建议供你选择这个工具就是个性化推荐系统。       推荐系统的任务就是联系用户和信息,一方面帮助用户发现对自己 有价值的信息,另一方面让信息能够展现在对它感兴趣的用户面前,从而实现信息消费者和信息生产者的双赢.   为了解决信息过载的问题,代表性的解决方案是分类 ...
aoyouzi 评论(0) 有1865人浏览 2013-08-31 10:19

推荐系统的评价指标

最近一直在看推荐系统相关的东西,深深感到人过30后记忆力下降,一些概念看过很容易就忘了,还是记录到这里。 -------------------------- 评价一个推荐系统的好坏,有很多种方式,项亮的《推荐系统实践》中已经有比较全面的描述。书中给出了十种评价的维度,其中准确率、召回率、多样性这三种指标可以通过离线实验计算得出。其余的用户满意度、信任度等指标则需要通过问卷调查和在线实验得出。 ...
yuxie 评论(1) 有3354人浏览 2013-08-04 03:16

MahoutDriver运作机制-mahout源码学习及总结

欢迎喜欢深入了解推荐系统和mahout的兄弟加入群     推荐系统之Mahout  135918911   mahout入口类MahoutDriver   如果我们想要研究MahoutDriver的源码,没有什 ...
davidxiaozhi 评论(0) 有1581人浏览 2013-05-28 22:19

mahout脚本调用流程分析

欢迎喜欢深入了解推荐系统和mahout的兄弟加入群     推荐系统之Mahout  135918911   剖析mahout脚本   mahout 位于$MAHOUT_HOME/bin目录下,是所有mahout调用的 ...
davidxiaozhi 评论(0) 有1709人浏览 2013-05-28 22:11

集体智慧编程 简介

Netflix 是一家在线租片儿的公司, 并且更具用户过去租片的行为来进行推荐, 他悬赏100万美元去奖励第一个把租片成功率提高10%的团队,以及5 万美元给这个团队的leader,通过提供用户以前租片的纪录给团队们进行推荐,现在做的最牛屄的团队是提高了 7%。    google 是意见搜索公司,创立当时有很多其他的公司, 但是google 通过其他网页对他的外链来进行排序 ...
sharp-fcc 评论(0) 有937人浏览 2013-05-06 21:11

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