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Spark学习技巧
本公众号主要分享Spark使用及源码，spark 机器学习，图计算，同时会涉及到hadoop家族。
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基于大数据的用户画像构建小百科全书
spark
数据挖掘
数据库
大数据
数据处理
用户画像是指根据用户的属性、用户偏好、生活习惯、用户行为等信息而抽象出来的标签化用户模型。通俗说就是给用户打标签，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。通过打标签可以利用一些高度概括、容易理解的特征来描述用户，可以让人更容易理解用户，并且可以方便计算机处理。
Spark学习技巧
2021-03-05
1.2K
0
用户画像在阅文的探索与实践
编程算法
数据挖掘
大数据
导读：阅文作为国内最大的网络文学公司，我们在实践过程中，总结了一套适合自身业务特点的用户画像方法论，及实践经验。本文将介绍为什么需要用户画像，以及如何做用户画像，并结合在阅文场景下所面临的问题，为大家分享下我们在用户画像上的探索与实践。
Spark学习技巧
2021-03-05
704
0
如何把握数据治理项目启动的最佳时机
数据挖掘
数据分析
企业
erp
大数据
如今，大数据正在社会的各行各业发挥着越来越重要的作用，数据已成为企业的核心资产和重要战略资源，是重要的生产因素。在数据驱动的信息化时代，企业只有将核心业务数据更好地掌握在手中，才能从中萃取更大的业务价值，进而优化产品管理，拓展市场新渠道，打造企业核心竞争力，而数据治理就是挖掘这些价值的重要手段和工具。对于企业而言，为什么要开展数据治理？何时启动数据治理项目？如何实施数据治理？在理清这些问题的前提下，借助端对端的数据治理，引领企业加快数字化转型，从而获取最大限度的价值。
Spark学习技巧
2019-10-14
632
0
系列 | 漫谈数仓第四篇NO.4 『数据应用』（BI&OLAP）
数据挖掘
开源
大数据
云数据库 SQL Server
数据分析
☞ 03.OLAP引擎 [ Kylin Druid Presto Impala Kudu ADB ES .. ]
Spark学习技巧
2019-10-08
2.5K
0
推荐系统系列之隐语义模型
推荐系统
数据挖掘
一、隐语义模型的基本思想 隐语义模型是近年来推荐系统领域较为热门的话题，它主要是根据隐含特征将用户与物品联系起来。 现从简单例子出发介绍隐语义模型的基本思想。假设用户A喜欢《数据挖掘导论》，用户B喜欢《三个火枪手》，现在小编要对用户A和用户B推荐其他书籍。基于 UserCF(基于用户的协同过滤)，找到与他们偏好相似的用户，将相似用户偏好的书籍推荐给他们；基于ItemCF(基于物品的协同过滤)，找到与他们 当前偏好书籍相似的其他书籍，推荐给他们。其实还有一种思路，就是根据用户的当前偏好信息，得到用户的兴趣偏
Spark学习技巧
2018-06-22
842
0
没有更多了
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【纪录片】中国数据库前世今生
穿越半个世纪，探寻中国数据库50年的发展历程
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