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 ...

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 ...

當下推薦系統包含的層級特別的多，整個線上推薦系統包含：最上層線上推薦服務、中層各個推薦數據召回集（數據主題、分類池子）、底層各種推薦模型。 推薦系統介入線上各種業務，推薦系統當下已經介入內容方面：文章、問答、評論等各個業務系統，商品sku：純商品、消息push、素材，混合多個 ...

轉： 鏈接：https://www.jianshu.com/p/6a5e796499e8鏈接：https://www.cnblogs.com/niuxichuan/p/9317711.html 一 ...

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 ...