相關推薦系統架構
推薦系統對於資訊媒體網站來說至關重要，推薦系統可以根據用戶的使用行為推薦相關內容，提高用戶的粘性和停留時間。
相關推薦是推薦系統的形勢之一，如下圖是推薦展示的效果。
推薦系統的架構：
- 日誌收集系統
- 召回系統：基於用戶行為的協同過濾（CF），基於內容相似度的內容召回(CB)，地域召回，熱文兜底，編輯入庫
- 排序系統：利用機器學習算法對點擊率進行預估
- 過濾系統：文本以及圖像重復判斷，敏感詞過濾
用到的算法：
- 文章關鍵詞提取
- word2vec：特征詞向語義空間轉換 用於相似度計算
- 感知哈希算法：用於相同內容的濾重
相關推薦系統架構
相關推薦
相關推薦系統架構
重復判斷 以及 使用 png 根據 語義 width family nbsp 推薦系統對於資訊媒體網站來說至關重要，推薦系統可以根據用戶的使用行為推薦相關內容，提高用戶的粘性和停留時間。 相關推薦是推薦系統的形勢之一，如下圖是推薦展示的效果。
推薦系統架構-(附ppt&代碼）
用戶標簽 als kubernets nbsp ted 軟文 embed 歷程 快速叠代 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
大資料推薦系統架構
推薦系統介紹 當下，個性化推薦成了網際網路產品的標配。但是，人們對推薦該如何來做，也就是推薦技術本身，還不甚瞭解。為此，好學的你肯定在收藏著朋友圈裡流傳的相關文章，轉發著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，聽著大廠職工們講那些乾貨。我知道，這樣碎片化的吸收，增加了知識的
京東推薦系統架構揭祕：大資料時代下的智慧化改造
在電商領域，推薦的價值在於挖掘使用者潛在購買需求，縮短使用者到商品的距離，提升使用者的購物體驗。 京東推薦的演進史是絢麗多彩的。京東的推薦起步於2012年，當時的推薦產品甚至是基於規則匹配做的。整個推薦產品線組合就像一個個鬆散的原始部落一樣，部落與部落之前沒有任何工程、演算法的交集。201
Netflix公佈個性化和推薦系統架構
Netflix的推薦和個性化功能向來精準，前不久，他們公佈了自己在這方面的系統架構。 3月27日，Netflix的工程師Xavier Amatrain和Justin Basilico在官方部落格釋出文章，介紹了自己的個性化和推薦系統架構。文章開頭，他們指出
實戰智慧推薦系統（14）-- 推薦系統架構
外圍架構一般來說，每個網站都有一個 UI 系統，UI 系統負責給使用者展示網頁並和使用者互動。網站會通過日誌系統將使用者在 UI 上的各種各樣的行為記錄到使用者行為日誌中。從上面的結構可以看到，除了推薦系統本身，主要還依賴兩個條件--介面展示和使用者行為資料。推薦系統架構推薦
攜程推薦系統架構學習
下圖是攜程推薦系統的架構圖，參考攜程大資料實踐：高併發應用架構及推薦系統案例 這個圖，畫的較攜程應用系統整體架構學習清晰。 對我的技術選型和架構設計有很多借鑑參考的地方 1 資料採集 採集的
推薦系統架構及流程說明
個性化推薦系統，實現了新聞、二手資訊等多種型別的資訊的個性化推薦，每一個使用者都會擁有屬於自己的個性化推薦列表。下面簡單介紹推薦架構及推薦流程。 本推薦架構參照Lambda架構，分為三層：批處理層、實時處理層和服務層。 （1）批處理層：主要元
推薦系統相關算法
item 簡單例子 ict 大片 osc ng- news 公式 pri 摘要： 熱門推薦 協同過濾算法 矩陣分解 基於內容的推薦（文本，標簽，特征/profile） 基於圖的算法 內容： 熱門推薦： 熱門推薦本質上是一個排行榜
【推薦系統篇】--推薦系統介紹和基本架構流程
方案 排序 技術分享 企業 生成 線上 系統 src 測試數據 一、前述 推薦系統是企業中常用的技術，所以系統的掌握推薦系統的知識是很有必要的。本專欄主要講述手機APP下載的項目。 常用的推薦方法有兩個，分別是基於物品的推薦和基於用戶的推薦。 基於用戶的推薦原理是：跟你喜好
[轉]攜程大數據實踐：高並發應用架構及推薦系統案例
數據庫 sql數據庫 代碼 IE 輸入 針對 響應 https 配置 本文來自攜程技術中心基礎業務研發部的《應用架構涅槃》系列分享。據基礎業務研發部負責人李小林介紹，互聯網二次革命的移動互聯網時代，如何吸引用戶、留住用戶並深入挖掘用戶價值，在激烈的競爭中脫穎而出，是各大
連載00：推薦：軟件體系設計新方向：數學抽象、設計模式、系統架構與方案設計(簡化版)（袁曉河著）
連載 由於 並且 時代 進取 瓶頸 轉載 所有 是我 我正在推出本人的心得體會《軟件體系設計新方向：數學抽象、設計模式、系統架構與方案設計（袁曉河著）》，由於我從未進行過相關的推廣，所以經驗欠缺，希望各位給出寶貴意見，謝謝！軟件設計正在邁入一個瓶頸時代，軟件設計正在越來越衰
推薦系統的可解釋性研究相關文獻
技術分享 相關 mage alt bubuko bsp png .com nbsp 推薦系統的可解釋性研究相關文獻
系統架構推薦專題文章及書籍-會持續更新
1. 在伯樂線上部落格裡看完了《關於大型網站技術演講的思考》系列文章，深有體會，總共20篇文章，由淺入深寫的非常細緻，又通俗易懂，特推薦給大家。 2. 看了一本‘構建高效能WEB站點(完整版)’ ，整本書通俗易懂，章節清晰，講述了構建高效能WEB站點的核心知識點，在網上大家應該也可以搜
一文簡單理解“推薦系統”原理及架構
本文主要介紹什麼是推薦系統，為什麼需要推薦系統，如何實現推薦系統的方案，包括實現推薦系統的一些常見模型，希望給讀者提供學習實踐參考。 為什麼需要推薦系統
9、生鮮電商平臺-推薦系統模組的設計與架構
業務需求： 對於一個B2B的生鮮電商平臺，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，使用者體驗也很差，嚴重的會因此丟了客戶。（客戶覺得太難
9、生鮮電商平臺-推薦系統模塊的設計與架構
key cnblogs strong his 功能 tin 很多 status 清單 業務需求： 對於一個B2B的生鮮電商平臺，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
推薦系統及廣告系統相關演算法綜述
文章目錄 線上學習 ftrl CTR預測演算法 ftrl References embedding 目前，推薦系統領域主流的演算法主要包括： ftrl, 2013年, Google公司, 《Ad c
【推薦系統】搜狐個性化視訊推薦架構設計和實踐
為什麼要做推薦系統？視訊的覆蓋率問題，好的視訊無法難以被人發現，隨著使用者的量的增加，大部分使用
大資料推薦系統實時架構和離線架構
生活中無論有什麼閃失，統統是自己的錯，與人無尤，從錯處學習改過，精益求精，直至不犯同一錯誤，從不把過失推諉到他人肩膀上去，免得失去學乖的機會。——《阿修羅》 1、概述 推薦系統是大資料中最常見和最容易理解的應用之一，比如說淘寶的