推薦系統通常可分為兩部分召回與排序，粗排和精排 首先明確一點，計算廣告或者推薦系統中數據特點，大多是高維離散型數據。 1 召回 召回框架如下圖所示： 常用的召回算法： 1基於共現關系的collaborative Filtering：利用用戶的行為數據建模 ...

推薦系統介紹 當下，個性化推薦成了互聯網產品的標配。但是，人們對推薦該如何來做，也就是推薦技術本身，還不甚了解。為此，好學的你肯定在收藏着朋友圈里流傳的相關文章，轉發着微博上的相關討論話題，甚至還會不斷奔走在各種大小行業會議之間，聽着大廠職工們講那些干貨。我知道，這樣碎片化的吸收，增加了知識 ...

推薦系統架構 下圖所示是業界推薦系統通用架構圖，主要包括：底層基礎數據、數據加工存儲、召回內容、計算排序、過濾和展示、業務應用。底層基礎數據是推薦系統的基石，只有數據量足夠多，才能從中挖掘出更多有價值的信息，進而更好地為推薦系統服務。底層基礎數據包括用戶和物品本身數據、用戶行為數據、用戶系統上報 ...

本文從互聯網收集並整理了推薦系統的架構，其中包括一些大公司的推薦系統框架（數據流存儲、計算、模型應用），可以參考這些資料，取長補短，最后根據自己的業務需求，技術選型來設計相應的框架。后續持續更新並收集。。。 圖1 界面UI那一 ...

一、Lambda架構需求 Lambda架構背后的需求是由於MR架構的延遲問題。MR雖然實現了分布式、可擴展數據處理系統的目的，但是在處理數據時延遲比較嚴重。實際上如果內存和CPU足夠強大，MR也可以實現近實時運算，但實際業務環境並非如此，因此我們需要權衡，選擇實時處理和批處理所需要數據量 ...

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 ...

Part1.樂視網視頻推薦系統 推薦系統：和傳統的推薦系統架構無異（基礎建模+規則） 數據模塊特點：用戶反饋服務數據-》kv 緩存-》log存儲 行為日志-》解析/聚合-》session log-》cf/用戶模型 系統推薦流程 ...

Java生鮮電商平台-推薦系統模塊的設計與架構 業務需求： 對於一個B2B的生鮮電商平台，對於買家而言，他需要更加快速的購買到自己的產品，跟自己的餐飲店不相關的東西，他是不關心的，而且過多無用的東西摻雜在一起，反而不便 於買家下單，用戶體驗也很差，嚴重 ...