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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 ...

今天來使用spark中的ALS算法做一個小推薦。需要數據的話可以點擊查看初識sparklyr—電影數據分析，在文末點擊閱讀原文即可獲取。 其實在R中還有一個包可以做推薦，那就是recommenderlab。如果數據量不大的時候可以使用recommenderlab包，之前也用該包做過 ...

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 ...

百分點科技周濤對主流推薦算法評述 啤酒和尿布的購買有關系嗎？答案是，跟尿布一起購買最多的商品就是啤酒。據沃爾瑪的分析調查，美國的太太們常叮囑她們的丈夫下班后為小孩買尿布，而丈夫們在買尿布后又隨手帶回了他們喜歡的啤酒。對於隱藏在啤酒和尿布這類表面上風馬牛不相及的商品背后的關聯 ...

“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 ...