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推薦系統架構
本頁是關于頻道"推薦系統架構"的所有博文,按照時間倒序展現。實時更新。
總數
8
第
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頁
產品推薦系統架構初探
產品壹佰
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7年前
想象一下,站在推薦引擎面前的你被抽離出一個數字的軀體。你找到一面鏡子,卻驚詫的發現自己的身體被無數數據所填充,許是:科技10%、籃球4%、熱火隊2.3%、歷史1%、自然0.3%。你仔細觀察,甚至發現了很多連你自己都沒有注意到的細節:雖然熱愛旅游,但你喜歡博物館遠多過自然景觀。當然,你也會發現自己的身體上仍然有一團團的迷
產品推薦系統架構初探
產品壹佰
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7年前
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產品推薦系統架構初探
產品壹佰
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7年前
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推薦系統資深架構師在這里等你!
雷鋒網
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7年前
IMDB,Netflix,Facebook,Google等國外公司早已對深度學習在推薦系統上的應用有了很多深入研究,而國內的諸如淘寶、今日頭條、網易云音樂等應用也在不斷探索個性化推薦系統的開發進程。 智能推薦系統的強大在于可以把一堆看似雜亂無章的原始數據進行抽象化的分析整理,從而挖掘出用戶的興趣偏好,
工作職位推薦系統的算法與架構
36大數據
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7年前
作者:Preetha AppanIndeed.com?每個月有兩億不同的訪客,有每天處理數億次請求的推薦引擎。在這篇文章里,我們將描述我們的推薦引擎是如何演化的,如何從最初的基于Apache Mahout建立的最簡化可用行產品,到一個在線離線混合的成熟產品管道。我們將探索這些變化對產品性能指標的影響,以及我們是如何通過
廣告和推薦系統部署機器學習模型的兩種架構
36大數據
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8年前
廣告和推薦系統是機器學習是最成熟的應用領域。那么廣告和推薦系統是怎么在線上部署機器學習模型的呢?1.預測函數上線剛剛學習機器學習時候,我認為廣告和推薦系統過程如下圖所示:1)線下部分,從用戶和廣告(物品)屬性抽取用戶和物品特征,將抽取的特征合并進日志生成訓練數據,訓練機器學習模型;2)線上部分,來了一個請求,從用戶和廣
百分點億級個性化推薦系統的發展歷程和實踐架構
36大數據
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8年前
百分點個性化系統開始于2009年,是百分點公司的第一個產品,也是一直延續至今的產品。個性化系統以電商推薦為切入點,涵蓋電商、媒體、閱讀、應用市場等領域,以第三方技術服務的形式為企業提供個性化推薦服務。個性化系統的幾個重要特性 百分點個性化系統致力于解決電商個性化的問題。我們先來看一下“ 個性化
攜程大數據實踐:高并發應用架構及推薦系統案例
數據觀
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8年前
本文來自攜程技術中心基礎業務研發部的《應用架構涅槃》系列分享。據基礎業務研發部負責人李小林介紹,互聯網二次革命的移動互聯網時代,如何吸引用戶、留住用戶并深入挖掘用戶價值,在激烈的競爭中脫穎而出,是各大電商的重要課題。通過各類大數據對用戶進行研究,以數據驅動產品是解決這個課題的主要手段,攜程的大數據團隊也由此應運而生;經
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