多源異構數據的混合推薦方法研究依然面臨着嚴峻的挑戰。 深度學習: (1)深度學習可通過學習一種 ...
隨着信息技術和互聯網的發展,人們逐漸從信息匱乏的時代走入了信息過載 information overload 的時代。在這個時代,無論是消費者還是信息生產者都遇到了很大的挑戰:對於信息消費者,從大量信息中找到自己感興趣的信息是一件非常困難的事情 對於信息生產者,讓自己生產的信息脫穎而出,受到廣大用戶的關注,也是一件非常困難的事情。推薦系統就是解決這一矛盾的重要工具。 推薦系統的任務就是聯系用戶和信 ...
2019-04-16 12:19 0 681 推薦指數:
多源異構數據的混合推薦方法研究依然面臨着嚴峻的挑戰。 深度學習: (1)深度學習可通過學習一種 ...
策略和計費控制(PCC)系統研究 研究內容 [TOC "float:left"] 策略與計費控制(PCC)框架[1]  綁定機制 綁定機制過程 ...
開源項目airflow的一點研究調研了一些幾個調度系統, airflow 更滿意一些. 花了些時間寫了這個博文, 這應該是國內技術圈中最早系統性研究airflow的文章了. 轉載請注明出處 http://www.cnblogs.com/harrychinese ...
1. 物體復制 具體細節可參考官網內容:http://api.unrealengine.com/CHN/Gameplay/Networking/index.html 這里只挑部分點來展開。 ...
在推薦系統實際運用中,各種混合技術是其中一項極為重要的核心技術。在工程實踐中我們發現,混合技術對提升推薦效果、改進推薦系統的性能等都有重要意義,因此本文對該專題進行如下的一些總結和介紹。 引言 在這個信息爆炸的時代,消費者面臨眾多選擇、未知的領域、過載的信息時,往往無所適從;然而與此同時,內容 ...
本文是筆者閱讀《推薦系統實戰》后的一篇讀書筆記,包括了筆者的一部分淺顯思考。書質量非常不錯,有問題歡迎指正! 什么是好的推薦系統 推薦系統一般有兩種:一種是預測用戶評分,另外是給出TopN,但后者會更頻繁更有用。因為預測分數並不能怎么樣。“重點是他看了,而不是評價”。下面都以TopN為主 ...
推薦系統 1.緣起 糖豆作為國內最大的廣場舞平台,全網的MAU已經超過4000萬,每月PGC和UCG生產的視頻個數已經超過15萬個,每月用戶觀看的視頻也超過100萬個。然而之前糖豆APP首頁主要還是依賴內容編輯手工推薦來發現內容,每天的推薦量也是幾十個而已。明顯可見千人一面的內容分發效率比較 ...
1.1 什么是推薦系統 80/20原則:80%的銷售額來自於20%的熱門品牌 不熱門的商品數量極其龐大,這些長尾商品的總銷售額將是一個不可小覷的數字,也許會超過熱門商品帶來的銷售額。 主流商品代表了絕大多數用戶的需求,而長尾商品代表了一小部分用戶的個性化需求。 推薦系統 ...