歡迎大家前往騰訊雲技術社區，獲取更多騰訊海量技術實踐干貨哦~ 作者：蘇博覽 深度學習應該這一兩年計算機圈子里最熱的一個詞了。基於深度學習，工程師們在圖像，語音，NLP等領域都取得了令人振奮的進展。而深度學習本身也在不斷的探索和發展中，其潛力的極限目前還沒有被看到。 當然，深度 ...

機器學習： 自己的理解，機器學學習是一門多領域的交叉學科，專門研究計算機怎么模擬或者實現人類的學習方式和行為，以獲取新的知識和技能，重新組織已有的知識結構和性能。 1.讀《大數據工程師飛林沙的年終總結&算法數據的思考》 推薦系統:涉及到不懂的名詞 1.1這個是一篇博客 ...

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 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 ...

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 ...

“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 ...

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 ...

機器學習熱度增長，對機器學習從業者的指導和機器學習日常開發中的細節，在日常開發中需要解決實際問題時就拿過來翻一翻。在構建真實的機器學習系統時的參考。例如，假設你有一個JSON文件，其中包含1000個具有缺失值的分類特征和數值型特征，並且目標向量的分類不均衡，你想得到一個可解釋的模型。提供 ...