個性化推薦系統（二）---構建推薦引擎
當下推薦系統包含的層級特別的多，整個線上推薦系統包含：最上層線上推薦服務、中層各個推薦數據召回集（數據主題、分類池子）、底層各種推薦模型。 推薦系統介入線上各種業務，推薦系統當下已經介入內容方面：文章、問答、評論等各個業務系統，商品sku：純商品、消息push、素材，混合多個 ...
原文：如何從零構建實時的個性化推薦系統？（轉）
前言 在移動互聯網迅速發展的今天，信息量爆發性增長，人們獲取信息的途徑越來越多，如何從大量的信息中獲取我們想要的內容，成為了推薦系統研究的重點。 隨着大數據產業的不斷壯大，推薦系統在企業也越來越重要，從亞馬遜的 猜您喜歡 ，到阿里雙十一手機淘寶的 千人千面 ，無一不彰顯着推薦系統至關重要的作用。 相比之下， 消息推送作為傳遞信息的一種重要的手段，能夠有效地提高活躍度，被各大App廠商廣泛使用，本應 ...
2016-09-27 20:04 0 3713 推薦指數：
相關推薦
京東個性化推薦系統實戰（上）
推薦系統核心任務是排序，從線上服務角度看，就是將數據從給定集合中數據選擇出來，選出后根據一定規則策略方法 進行排序。 線上服務要根據一定規則進行架構設計，架構設計是什么？每一次權衡取舍都是設計，設計需要理解需求、深入理解需 求基礎上做權衡取舍。復雜系統架構需要 ...
個性化推薦系統架構
個性化推薦系統架構 Personal Recommendation Algorithm / PRA 機器學習 / AI 個性化推薦系統 RPC 召回 Match 排名 Rank 策略調整 Strategy 基於模型(召回, 排名 ...
如何輕松實現個性化推薦系統
這里采用的是.net的一個引用NReco.Recommender.dll，這是一個國外電影網站推薦系統衍生而來的，有興趣的可以到他們的官網看看。 以圖書商城為例 MVC 構造行為數據 首先需要對數據庫進行設計，增加一張用戶的行為數據表,記錄用戶訪問網站的行為，例如商城的一般記錄瀏覽 ...
個性化推薦
“探索推薦引擎內部的秘密”系列將帶領讀者從淺入深的學習探索推薦引擎的機制，實現方法，其中還涉及一些基本的優化方法，例如聚類和分類的應用。同時在理論講解的基礎上，還會結合 Apache Mahout 介紹如何在大規模數據上實現各種推薦策略，進行策略優化，構建高效的推薦引擎的方法。本文 ...
搜索實時個性化模型——基於FTRL和個性化推薦的搜索排序優化
本文來自網易雲社區 作者：穆學鋒 簡介：傳統的搜索個性化做法是定義個性化的標簽，將用戶和商品通過個性化標簽關聯起來，在搜索時進行匹配。傳統做法的用戶特征基本是離線計算獲得，不夠實時；個性化標簽雖然具有一定的泛化能力，但是其准確性有所不足，不能很好的做精准個性化。本文提出兩個創新優化，一是打通 ...
個性化推薦系統（九）--- 電商商品個性化推薦系統
個性化推薦系統由亞馬遜電子商務公司、Netflix電影租賃公司，在線上業務大力使用推薦系統，並大力通過文章、競賽形式宣傳推薦系統。使得個性化推薦系統在電商領域及其受歡迎，並且個性化推薦技術應用到線上個頻道，相比於運營配置產品數據，uv、pv、gmv點擊轉化、訂單轉化均是大漲個別業務接入 ...
推薦系統（6）---知識圖譜 + 個性化推薦
轉： 鏈接：https://www.jianshu.com/p/6a5e796499e8鏈接：https://www.cnblogs.com/niuxichuan/p/9317711.html 一、知識圖譜 背景： 知識圖譜於2012年5月17日由Google正式提出，其初衷 ...