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 ...

“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 ...

線上系統有些業務是每天幾百篇增量數據個性化，或者是運營每天選定幾百、幾千個商品sku池子個性化，這種是比較好進行存儲管理以及實現的。全站數據進行個性化，每個人相關數據一般就只有幾個幾十個多個上百個，這個量級數據還可以緩存存儲，可以存下來的。 幾億sku全部存儲 ...

推薦系統架構，推薦系統由品類平台，素材、特征召回平台、模型計算打分服務，排序服務構成。 將請求封裝成QueryInfo對象，通過對象來向下完成一步步數據召回。首先是通過QueryInfo對象召回品類、分類信息。 前邊有人問到是怎樣實現通用化？好問 ...

實戰LFM算法。 第3章 基於圖的個性化推薦召回算法personal rank 本章節重點介紹一種基於 ...

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基於內容的推薦引擎是怎么工作的 基於內容的推薦系統，正如你的朋友和同事預期的那樣，會考慮商品的實際屬性，比如商品描述，商品名，價格等等。如果你以前從沒接觸過推薦系統，然后現在有人拿槍指着你的頭，強迫你在三十秒之內描述出來，你可能會描述這樣一個 ...

目前，推薦系統廣泛應用於電商、信息流和地圖。工業級推薦系統架構一般以召回+推薦作為大框架。其中，以算法區分，如下圖所示。 離線/線上指標如下圖所示： 個性化召回算法是根據用戶的屬性行為上下文等信息從物品全集中選取其感興趣的物品作為候選集，召回決定了最終推薦結果的天花板。 個性化召回分為 ...