原创文章，转载请注明出处： http://blog.csdn.net/chengcheng1394/article/details/78820529 请安装TensorFlow1. ...

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 ...

今天来使用spark中的ALS算法做一个小推荐。需要数据的话可以点击查看初识sparklyr—电影数据分析，在文末点击阅读原文即可获取。 其实在R中还有一个包可以做推荐，那就是recommenderlab。如果数据量不大的时候可以使用recommenderlab包，之前也用该包做过 ...

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 ...

百分点科技周涛对主流推荐算法评述 啤酒和尿布的购买有关系吗？答案是，跟尿布一起购买最多的商品就是啤酒。据沃尔玛的分析调查，美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。对于隐藏在啤酒和尿布这类表面上风马牛不相及的商品背后的关联 ...

“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 ...