推荐引擎是一定要搞得了，业务发展极快，哪个业务都要接入个性化推荐。构建推荐引擎没什么好探讨的了，现在需要思考和探讨的是怎么构建推荐引擎。 从哪个角度思考呢？...杉枫是从个性化推荐系统、广告投放系统、搜索引擎三个既存在相似又有差异的系统着手思考的。...搜索引擎有极好的开源实现以及大量的架构分享文章，确定从搜索引擎入手，借鉴搜索引擎打造属于我们自己推荐引擎。 ...有了搜索引擎可以借鉴，但推荐系统虽然像搜索引擎，但毕竟不是搜索，推荐比搜索多得是，召回流程更多、更广泛，并且需要召回的范围是基于用户画像来构建的，搜索核心是输入词与文章之间的匹配程度，搜索引擎核心到今天依然是...个性化推荐是一个正在蓬勃发展的技术，推荐引擎会不断吸收内部、外部，以及其他领域的结果不断进行完善。
不知不觉之间，推荐系统已经融入到我们的生活当中。作为大数据时代最重要的几个信息系统之一，推荐系统主要有下面几个作用： 提升用户体验。通过个性化推荐，帮助用户快速找到感兴趣的信息。 提高产品销售。...R2有下面几个特点： 海量，目前在R2系统上，每天处理上百亿的个性化推荐请求； 实时，每个请求的处理平均延时为18ms； 可靠，系统稳定性为99.99%。 R2从一开始就是围绕线上服务而设计。...三、腾讯云推荐引擎 基于上面的经验，我们打造了腾讯云推荐引擎。...腾讯云推荐引擎（CRE）是面向广大中小互联网企业打造的一站式云推荐引擎解决方案，提供安全、便捷、精准、可靠的推荐系统服务，提升其业务的点击转化率和用户体验。...腾讯云推荐引擎 腾讯云推荐引擎具有下面的功能： 一天接入，快速上线； 模板化算法，节省99%代码； 快速扩容，应对业务快速增长； 稳定可靠，节省运维开销。
目前，达观数据个性化推荐引擎已经服务几百家企业，对改善用户体验、增加用户停留时长和粘性、提高用户转化都有显著的效果。...1 互联网越发展，越需要个性化推荐 随着互联网时代的到来，新闻资讯行业中，有三大核心特点日渐突出。...在大量的实践中发现，个性化推荐能够有效解决上述两个问题。在新闻资讯行业中，个性化推荐引擎不仅随处可见，而且个性化推荐的内容被放置在非常醒目的流量入口位置。这和新闻资讯的实际业务场景密不可分。...2 新闻资讯个性化推荐的技术实现 如何在海量数据中挖掘用户的兴趣偏好、如何保证推荐结果的精准性、如何快速准确的响应用户兴趣的变化？这些对于企业都是巨大的挑战。...达观数据在这方面做了很多提升推荐质量、推荐效率和系统可靠性的工作，下面结合我们的实践做一些介绍。 在新闻资讯行业中，如何进行精准个性化推荐呢？首先从新闻资讯信息说起。
然后，我就很自然地想到了，用户可以自定义的内容推荐引擎。本质上就是把算法所定义的变量（或者叫指标），抛给用户，用户来设定阈值。...这个时候，我们需要一款设计良好的，足够贴近用户理解心智的内容推荐引擎产品，普通用户也可以很好的理解跟参与自定义自己喜欢的推荐方式。...并让用户可以自定义这些指标的数值，来达到个性化推荐的目的。...指标非常多，只有对音乐有比较深的认识，和对算法有理解的用户才能很好的适应此套自定义推荐引擎。...总结 以上是最近的一些思考，总结下： 个性化内容推荐引擎3.0 = 优胜劣汰机制 X 量化内容 X 用户自定义推荐引擎 X 无限到有限的用户体验设计 参考资料： Spotify推荐算法
在这个时代背景下，信息爆炸与长尾问题普遍发生，而解决方案之一是个性化推荐技术，那具体什么是个性化推荐，怎么去实现这一过程呢？...这一章读者朋友需要做到的是读完以后，对个性化推荐技术有一个全局宏观的认识，对于细节不用过多地苛求。 1....注：这里频道的概念是指淘抢购/有好货/必买清单等电商频道概念，不理解的读者可以打开APP 以上情形背后的答案就是个性化推荐技术，当然也包含了相关的搜索技术。...因为在电商产品中，在非个性化的商品展示过程中，往往爆款商品拥有更多的流量，这样其实不能很好的照顾到高质量长尾用户和高质量长尾商品。...围绕着商品与人的连接以及相应的商业诉求，让连接匹配的质量更高，连接的广度更宽，同时通过机制设计促进整个商业和生态的健康发展，成为整个新商业发展的引擎驱动。
导语 本文聚焦在如何做个性化推荐的流程，算法则采用常用的逻辑回归LR，这里主要介绍怎么用LR这个工具来做推荐，并不涉及算法本身的研究和细节；本文主要讨论4个问题，什么是个性化推荐？为什么做？...从上述个性化推荐的阐述可以得到两方面信息： 1、推荐存在两个主体，用户（USER）和物品（ITEM）； 2、推荐是个性化的，每个用户得到推荐的物品是不同的，是极大程度上符合个人喜好的。...如上图所示是游戏个性化推荐和人工运营精品推荐的效果对比，可以看出自个性化推荐上线后点击率效果差别是很大的。为什么会这样呢？...现在这种个性化的需求越来越普遍，也促成了各产品各业务对个性化的强烈需求。 三、When？ 什么时候需要做个性化推荐呢？...一般来说必须要有两个主体，用户和物品，如果只是单一的提升用户对某一个东西的行为效果，并不需要用到个性化推荐。 四、How？ 下面重点讲下怎么做个性化推荐，上图是整个流程图，我们一步步讲。
达观数据个性化推荐引擎是为金融行业量身定做个性化推荐服务，随时调整客户标签并“千人千面”推荐最适合的金融产品资讯和服务，帮助客户实现收益最大化。...2、所属分类 金融科技·数据运营、个性化推荐系统、文本挖掘、用户画像、智慧金融 3、产品介绍 达观数据个性化推荐引擎是为金融行业量身定做个性化推荐服务，随时调整客户标签并“千人千面”推荐最适合的金融产品资讯和服务...达观数据个性化推荐引擎的主要应用场景如下： 应用场景一：构建精准的用户画像 在确保用户信息和资料绝对保密的前提下，对客户的金融产品交易行为进行深度智能分析，构造精准“用户画像”，分析出其潜在金融服务需求...5、产品功能 个性化推荐引擎的主要功能如下： 第一，信息流推荐； 构建用户画像，为每位用户精确推荐其感兴趣的信息和产品。 第二，产品页推荐； 基于内容做个性化关联匹配，为用户推荐周边产品。...（3）构建金融平台消费-投资理财-生活资讯生态化、个性化技术服务； 目前金融平台产品越来越多元化，围绕消费、生活、投资、理财、资讯、购物、活动的金融服务生态是提升平台一站式体验根本，达观数据个性化推荐引擎可快速建立多维度用户画像
唐云兵：在腾讯从事后台开发6年多，手Q个性装扮和动漫后台leader。喜欢了解一些后台优秀组件设计，喜欢徒步和羽毛球。最近学习和实践个性推荐。 一....背景 去年年底开始做手Q个性装扮的个性推荐的事情，进行了一次分享，主要讲了个性推荐的一些理论和我们的一些实践。本文重点从理论上出发，会提及少量个性装扮的实践。...为什么要做个性推荐这个事情，比较常见的答案就是要做精细化运营。对于个性装扮业务也是一样，因为个性装扮的物品越来越多，表情就有1600多套，加上原创开放平台的上线，各种作品迅猛增加。...用户手机端展示的区域有限，为了能让用户在有限的展示区域里面尽量看到自己最喜欢的东西，所以启动了个性推荐。 二. 衡量算法效果 在做个性推荐之前，我们需要先了解衡量这个事情效果的方法。...在我们个性装扮的业务场景里面更多的是希望用户能点击看详情或使用，所以我们重点关心的指标是点击曝光率——用点击量除以曝光量。
搜索引擎与推荐系统 分类目录，是将著名网站分门别类，从而方便用户根据类别查找公司。 搜索引擎，用户通过输入关键字，查找自己需要的信息。 推荐系统，和搜索引擎一样，是一种帮助用户快速发展有用信息的工具。...从技术角度来看，搜索引擎和推荐系统的区别在于： 1）搜索引擎，注重搜索结果之间的关系和排序； 2）推荐系统，需要研究用户的兴趣模型，利用社交网络的信息进行个性化的计算； 3）搜索引擎，由用户主导，需要输入关键词...七、推荐系统实例 推荐系统和其他系统之间的关系 3种联系用户和物品的推荐系统 3）推荐系统架构 推荐系统需要由多个推荐引擎组成，每个推荐引擎负责一类特性和一种任务，推荐系统的任务是将推荐引擎的结果按照一定权重或者优先级合并...如下图： 推荐系统架构图 优点： 方便增加或删除引擎，控制不同引擎对推荐结果的影响。 可以实现推荐引擎级别的用户反馈。对不同用户给出不同引擎组合权重。...五、推荐搜索引擎 怎么还有搜索引擎？是的，你没看错。实际上个性化推荐和搜索是非常相似的领域，两者都是信息筛选方式，也都是在做一种“相关性”rank，目标函数都是很接近的（点击率）。
一般来说，Precision就是检索出来的条目（比如：文档、网页等）有多少是准确的，Recall就是所有准确的条目有多少被检索出来了。 正确率、召回...
目前学术界与工业界对推荐的研究与应用，主要集中在对单领域的个性化推荐，即根据用户对某一领域（如书籍）的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。...还以用户购买书籍为例，因为是单领域推荐问题，对在该领域从未购买过书籍的用户来说，系统没有该用户在这个领域的任何信息，因此必然无法对用户进行单领域个性化推荐，只能推荐给用户一些流行热门的商品，无法体现个性化...单领域推荐难以实现“真正个性化”推荐 所谓的个性化推荐，在单领域往往是“群体分类推荐”。...从这一角度来看，并不能真正做到个性化推荐。 跨领域推荐是将多个领域数据联合起来，共同作用于目标领域推荐。比如一个系统拥有用户-书籍和用户-电影评价数据。...基于这样的现状，即使一个用户只购买过一两件商品，也可以联合其他数据，对用户进行真正的个性化推荐。
个性化推荐系统能够根据每位顾客在网站上的浏览和访问历史来挖掘顾客的个性化偏好，从而向不同的顾客展示他们各自需要的可能不同的商品。 No.1 什么是个性化推荐？...个性化推荐引擎，是通过研究和分析消费者在互联网上行为和内容，主动发现消费者当前或潜在偏好、兴趣和需求的模式，并将消费者感兴趣的商品或服务推荐给消费者，从而提升消费者的购物体验，为电子商务企业创造更大的客户价值...No.3 个性化推荐栏的作用 二、首页里的个性化推荐 如今，网络正从一个搜索时代进入一个发现时代，推荐引擎无所不在，它能为你推荐买什么商品，看什么电影，读什么文章，听什么音乐等等。...当你并不十分清楚需要某个东西存在，或者不完全清楚自己的具体需求的时候，推荐引擎能帮你发现你所需要的东西。本期，我们将向大家介绍首页里的个性化推荐。...案例：某著名运动品牌电商在其购物网站的首页使用了百分点推荐引擎，当该网站会员登录购物首页时，即可看见自己喜欢或感兴趣的商品展现在个性化推荐栏内，从而促进其购买欲望，增加进一步购买商品浏览。
协同过滤算法 协同过滤(Collaborative filtering, CF)算法是目前个性化推荐系统比较流行的算法之一。...image 基于属性的推荐算法 基于用户标签的推荐 统计用户最常用的标签，对于每个标签，统计被打过这个标签次数最多的物品，然后将具有这些标签的最热门的物品推荐给这个用户。...但是使用这个推荐引擎，我们清楚地看到，u是第i个用户的兴趣向量，v是第j个电影的参数向量。 image 所以我们可以用u和v的点积来估算x(第i个用户对第j个电影的评分)。...image 基于热门内容的推荐算法 为用户推荐流行度高的物品，或者说新热物品。例如最近北方天气突然降温，一大堆用户开始在淘宝搜索购买大衣或者羽绒服，淘宝就会为北方用户推荐大衣。...流行度算法很好的解决冷启动问题，但推荐的物品有限，不能很好的命中用户的兴趣点；其推荐列表通常会作为候补列表推荐给用户；在微博、新闻等产品推荐时是常用的方法。
－项目矩阵训练出多个矩阵，且一个矩阵表示一个用户的项目偏好情况来获得用户多个项目的偏序关系下来进行排名的推荐系统。...潜在语义模型也在推荐系统中得到应用，Schemdit-Thieme提出把推荐看作是多分类问题，用一些二元分类器来解决。 ? BPR 推荐模型的特点 *基于item-item推导出个性化ｉ偏好排名。...相对于一般的ranking,BPR强调个性化推荐。 ＊推导用于评估个性化推荐ranking的优化条件即后验概率，并用Roc曲线来类比证实BPR-OPT的可行性。...+表示u相对于项目j更倾向于项目i，-表示u相对于周围 BPR推荐系统会考虑positive value 和negative value,也就说所有item都会被个性化ranking,即使用户对某个...以上基本上就是BPR的训练过程，在结合MF来获得个性化排名。 MF-BPR 利用矩阵分解U-I矩阵 ? ，可以用 ?
近日，最受新生代群体欢迎的阅读平台二层楼书院与达观数据正式签约，通过接入达观的个性化推荐引擎，为读者提供更”对味”的小说和书籍。...在测试阶段，达观数据对二层楼书院用户行为数据进行深度分析，精准把握用户偏好，在接入引擎后，二层楼书院的平台点击率和用户提留时间都有了显著的提升，实施效果第一时间便赢得了客户的信任。...达观数据推荐系统的负责人于敬介绍： 想要做好个性化推荐，至关重要的影响因素是用户画像的生成。做好精准推荐需要多维度用户数据，包括用户各种行为数据，结合书籍、作者、用户等各维度属性的信息。...达观数据独有的 ME 算法模型、毫秒级生成用户画像以及兼顾稳定性和灵敏性的“三级火箭”架构设计，让推荐的速度更快、效果精准、稳定性更高。...除了个性化推荐，二层楼书院接下来将与达观数据进行深度合作，为网络文学用户带来更好的阅读体验。
个性化推荐，指的是根据用户的个体偏好或者上下文信息，对某些内容进行个性化的决策。...在正确认识个性化推荐的作用之前，我们先要学会识破一个推荐产品常用的装逼姿势：“我们全站有80%的流量来自个性化推荐”。 其实，这里的数字往往是真实的，那么为什么说是装逼呢？这可以用一个故事来比喻。...如果有一天，技术团队开发了一个个性化引擎，将编辑的“等额选举”变成“差额选举”，即多制作一些候选内容，由机器来决定每个用户看到哪些，那么不管推荐的效果好不好，可以肯定的是，该网站的大部分流量已经是“个性化推荐...因此，简单地说一个网站流量有多少来源于个性化推荐，其实是一个毫无意义的指标。那么是不是说上图那样的个性化推荐就没有意义了呢？...其实个性化推荐的重要价值，跟咨询公司是有点儿像的。
本次Chat的主题是个性化推荐。在系列教程个性化推荐一文中，我们介绍了推荐系统的背景和经典模型，并以电影推荐为例，使用MovieLens数据集和 PaddlePaddle训练了一个神经网络模型。...推荐系统和搜索引擎是人们获取信息的两种主要方法，与搜索引擎相比，推荐系统并不需要用户主动地寻找信息或商品，也不需要用户输入难以用简练文字描述的需求。...YouTube的深度神经网络推荐系统 经常上YouTube看视频的同学可能知道，它的首页视频几乎全部是个性化的，足以见得推荐系统对这个世界上最大的视频网站的重要性。...融合推荐模型的ChatBot应用 近些年涌现出一大批聊天机器人和智能家庭设备，它们几乎全部支持个性化，比如“识别不同的人”，“根据不同人的喜欢推荐不同的内容”。...感谢 感谢订阅本次Chat，个性化推荐这一章节的网络结构其实很简单，更多的知识和内容，还请关注该系列的后续分享。
很多人会说是头条的个性化推荐技术做得好，个人认为其实不尽然。本文罗列了相关的个性化推荐技术，特别是资讯推荐常用的算法，带大家从“内行”的角度来解密下个性化资讯推荐技术。...除此以外也会在最后用一小节展望下个性化资讯推荐的未来。 （1） 个性化资讯产品：先介绍资讯推荐产品是什么，着重分析其业务特点。...（2） 个性化推荐方案：接着介绍资讯推荐所需的技术，着重分析其技术难点。 （3） 个性化推荐算法：最后介绍业界常用的个性化推荐算法。...走算法推荐的路，在张扬个性的年代，是一条必由之路。下表简要对比下两者的差别。...接个性化资讯推荐 算法篇 ( 下 )
作者利用用户的搜索日志，同一个query下，搜索引擎往往返回n篇doc，用户一般会点击相关的doc，不太相关的一般不会点，利用这个反馈信息也可以训练神经网络。...[1499409644508_972_1499409644572.png] 今日头条 作为国内当红的个性化推荐产品，今日头条技术经历了三个阶段： 1） 早期以非个性化推荐为主，重点解决热文推荐和新文推荐...2） 中期以个性化推荐算法为主，主要基于协同过滤和内容推荐两种方式。协同过滤技术和前面介绍的大同小异，不再赘述。...个性化资讯推荐的未来 个资讯消费是人的基本需求，个性化资讯推荐让我们能更好地消费资讯，享受生活的快乐。个性化资讯推荐还有很长的路要走，目前面世的产品仅仅迈出了第一步，看起来有模有样，实际上问题多多。...5） 产品推荐的基因是什么？ 加油吧，个性化资讯推荐！
这是第五篇apple.Turicreate，主要模块是个性化推荐模块。一如既往的简洁，集成了非常多内容。 笔者从实践来看，一直觉得关系网络模块、近邻模块以及如今的推荐模块都有很多相似的地方。...该模块主要是6款推荐算法 + model.recommend()函数。...推荐算法 函数名 内容 结果 基于item相似推荐 item_similarity_recommender 有预测功能，item之间喜爱的相似程度。...基于内容的相似推荐 item_content_recommender 没有user概念，Item自己内容（多维度）决定，同类推荐，且没有点评数据可以提取的时候可以应用 数据格式不满足 项目流行度推荐...得到了在推荐系统中，哪些item喜好度比较相似。
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