推荐系统核心任务是排序，从线上服务角度看，就是将数据从给定集合中数据选择出来，选出后根据一定规则策略方法 进行排序。 线上服务要根据一定规则进行架构设计，架构设计是什么？每一次权衡取舍都是设计，设计需要理解需求、深入理解需 求基础上做权衡取舍。复杂系统架构需要 ...

“探索推荐引擎内部的秘密”系列将带领读者从浅入深的学习探索推荐引擎的机制，实现方法，其中还涉及一些基本的优化方法，例如聚类和分类的应用。同时在理论讲解的基础上，还会结合 Apache Mahout 介绍如何在大规模数据上实现各种推荐策略，进行策略优化，构建高效的推荐引擎的方法。本文 ...

线上系统有些业务是每天几百篇增量数据个性化，或者是运营每天选定几百、几千个商品sku池子个性化，这种是比较好进行存储管理以及实现的。全站数据进行个性化，每个人相关数据一般就只有几个几十个多个上百个，这个量级数据还可以缓存存储，可以存下来的。 几亿sku全部存储 ...

推荐系统架构，推荐系统由品类平台，素材、特征召回平台、模型计算打分服务，排序服务构成。 将请求封装成QueryInfo对象，通过对象来向下完成一步步数据召回。首先是通过QueryInfo对象召回品类、分类信息。 前边有人问到是怎样实现通用化？好问 ...

实战LFM算法。 第3章 基于图的个性化推荐召回算法personal rank 本章节重点介绍一种基于 ...

转载自：https://www.jianshu.com/p/1fd2b97fc765 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/lUP2BehOh7KczR3WRnOqFw 爱奇艺推荐系统介绍 我们的推荐系统主要分为两个阶段，召回阶段和排序阶段 ...

基于内容的推荐引擎是怎么工作的 基于内容的推荐系统，正如你的朋友和同事预期的那样，会考虑商品的实际属性，比如商品描述，商品名，价格等等。如果你以前从没接触过推荐系统，然后现在有人拿枪指着你的头，强迫你在三十秒之内描述出来，你可能会描述这样一个 ...

目前，推荐系统广泛应用于电商、信息流和地图。工业级推荐系统架构一般以召回+推荐作为大框架。其中，以算法区分，如下图所示。 离线/线上指标如下图所示： 个性化召回算法是根据用户的属性行为上下文等信息从物品全集中选取其感兴趣的物品作为候选集，召回决定了最终推荐结果的天花板。 个性化召回分为 ...