推荐系统怎样稳定高效提供服务，持续不断满足业务需求，持续不断面对技术挑战，是每一个服务端开发同学应该持续思考，和持续不断优化线上服务。 ...为了应对大型机构，特别是大型电子商务系统，需要持续不断优化，将单体程序进行横向纵向拆分，每个组织只维护自己的服务，每个模块可进行不断持续的升级优化，微服务将系统拆分，整个系统复杂度降低，并且每个系统部分...当下个性化推荐系统面临问题和一般程序有一定差异性，一方面个性化意味着“千人千面”，每个用户用到数据都不一样，常规缓存策略失效，这就要求对程序不断优化已保证性能。 ...当下个性化推荐正由策略主导，转型到由机器学习算法，深度学习算法，这一过程对于服务端要求要支持更多数据拉取，个性化推荐服务比较核心指标召回率，准确率。...当前今日头条，淘宝等个性化推荐服务均是构建在微服务架构之上，整个流程是根据用户信息拉取分类召回集，过滤已经曝光过，已经购买过等分类召回集，根据分类召回集拉取素材，过滤相应曝光，已购买等素材信息，对数据进行品牌
湿租包括司机，说白了就是包车，主要是旅游、企业会用得比较多。 4、代驾。...位于海口的搜艇网是一个游艇行业一站式服务平台，对接游艇企业、游艇人才和游艇用户，帮助游艇用户享受游艇服务。这个就偏旅游行业了。 6、机场。...同样，手机百度、百度地图、去哪儿则是出行的天然入口，未来用户在百度糯米买了个双人电影票套餐都有可能被推荐专车服务。...巨头错综复杂的业务总有一些与打车应用可以串起来，完善围绕出行的生活服务版图。比如百度地图出行前规划路线并推荐服务，百度钱包在用车后直接支付并且推荐生活服务优惠，引导用户进入下一个生活场景。...说到底，用车服务对于巨头而言，可以构建一个传输人流和传输服务的网络，如果独立存在则只是一个通过互联网来解决出行服务的用车公司。
移动互联网时代，传统企业网站不仅仅局限pc端网站，还会有H5端，微信小程序端，尤其是微信作为一个巨大的流量入口，微信小程序作为企业品牌和开战电商的必争之地。...那么企业要实现pc网站，h5网站，小程度多端布局，那么采用cms系统这种成熟的方案是很多企业或网站建设公司最常用的选择，也是最实惠的方式。...1.jpeg 壹起航作为一站式有效果的互联网整合营销服务商，在seo优化、网站营销推广领域服务过大量的网站客户，这些客户的网站基本都是直接或间接地采用cms制作，如果你一定要选择一个CMS系统去推荐的话...，我们通常会建议大家选择如下几个常见的主流CMS系统。...3、DedeCms DedeCms为什么放在后面推荐，因为其漏洞实在是有一点多，团队和创始人出走，不可避免的因素导致主程序几年不能更新，漏洞百出，但是其模板便宜，网上免费模板资源也多，在低端市场还是有很多客户
推荐系统从早期发展到现在，已经得到了很大的改进和完善，以不断地提高用户体验。尽管推荐系统中许多都是非常复杂的系统，但其背后的基本思想依然十分简单。 推荐系统是什么？...如何构建一个推荐系统？ 现在已经有很多种技术来建立一个推荐系统了，我选择向你们介绍其中最简单，也是最常用的三种。他们是：一，协同过滤；二，基于内容的推荐系统；三，基于知识的推荐系统。...该项目为Pandor的歌曲推荐提供技术支持。(Pandor提供在线音乐流媒体服务，类似Spolify) 基于知识的推荐系统 基于知识的推荐系统在物品购买频率很低的情况下特别适用。...例如房屋、汽车、金融服务甚至是昂贵的奢侈品。在这种情况下，推荐的过程中常常缺乏商品的评价。基于知识的推荐系统不使用评价来作出推荐。...混合推荐系统 文章到目前为止所介绍的不同类型的推荐系统都各有优劣，他们根据不同的数据给出推荐。一些推荐系统，如基于知识的推荐系统，在数据量有限的冷启动环境下最为有效。
本文我们将主要精力放到关注推荐系统Web服务上, 即狭义上的推荐服务。 用户与终端交互的过程见下面图2，用户通过终端请求推荐服务，推荐服务模块通过返回相关的推荐结果给到终端，终端将推荐结果展示给用户。...推荐系统本身就是一项软件服务，对于推荐系统来说，高可用就是推荐服务是否稳定高效的为用户提供服务。...设计推荐服务面临的挑战 相对于其他后台系统来说，推荐系统有很多不一样的地方。...所以，针对推荐系统可适当容错及对低版本用户可提供有损服务的特点，可以优化整个推荐系统的服务，让部分服务简化，间接提升了系统的可拓展性。...安全性 对于企业级服务，安全无小事，对于推荐系统同样存在安全隐患，提升推荐服务的安全性可以从如下几个维度来考虑。
本文我们就来讲解推荐系统提供web服务的两种主要方式，这两种方式是企业级推荐系统最常采用的两种形式。...一、什么是推荐系统web服务 作者在《构建优质的推荐系统服务》第一节中已经对推荐系统web服务进行了简单介绍，这里为了让读者更好地理解本文的知识点，以及为了内容的完整性，对推荐系统web服务进行简略介绍...上图只是一种简化的交互模型，在实际企业级服务中，往往比这个更加复杂，在前端和后端之间往往存在一层CDN层做缓存加速，以减轻前端服务对后端并发访问的压力(在用户量大的情况下，推荐系统属于高并发服务)，并且一般推荐...(如标的物的名称、价格、缩略图等)拼接完整，最终以json的形式(下面图5就是视频推荐系统最终拼接好的json格式，互联网企业一般采用的数据交互协议，也可以是其他协议，Google内部就采用protobuf...3.推荐阶段对推荐web服务选择的影响 我们知道企业级推荐系统生成推荐结果的过程一般分为召回和排序两个阶段(参考《推荐系统产品与算法概述》这篇文章第一节的介绍)，先使用召回推荐算法从海量标的物中筛选出一组
本文结构： 推荐系统 常用方法 简介 模型 cost, gradient 表达式 代码实现 应用实例 参考： Coursera－Andrew Ng 的 Machine Learning Sirajology...推荐系统 根据用户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。 为用户节省时间，还能挖掘可能用户自己都不知道的潜在兴趣点。...生活中的例子：喜马拉雅上根据我听过的书推荐相关的内容，效果不错，推荐的很多我都会订阅。Youtube上根据我看过的视频推荐内容，如果我在追剧，它会把最新的剧集放在我首页，还有我可能感兴趣的电影。...还有很多例子和方法，以及冷启动等关键问题，推荐大家看《推荐系统实战》这本书，之前去听新浪微博的分享，这本书是他们推荐系统部门的必备材料。 ---- 2....基于内容，物品，用户的推荐就是把相关的特征表达为向量形式后，计算它们之间的距离，根据相似度高的来为你推荐。 ?
经过之前的训练数据的构建可以得到所有特征值为1的模型文件，本文将继续构建训练数据特征并构建模型。
主要基于3个原因1、≤server2016的系统已经主流过期，微软不会再优化https://docs.microsoft.com/en-us/lifecycle/products/windows-server...svchost子进程解耦合，系统更稳健，参考https://cloud.tencent.com/developer/article/19570623、≥server2019的高版本系统对虚拟化的支持更完善...，比如server2016系统，相同配置的中高配置机器进系统比≥server2019的系统慢，主要卡在虚拟化网卡驱动，微软已经优化过≥server2019系统对虚拟化的兼容性，server2016系统不会再优化...图片图片server2016系统中高配机器进系统慢的问题，安全模式正常、网络安全模式有问题、正常模式有问题，我分别贴一个中重症、重症的仅供参考，如下：图片图片4、我个人更倾向server2022，但很多软件没跟上...，比如宝塔，server2022安装宝塔后不能远程，解决方案参考：https://cloud.tencent.com/developer/article/2015741总之，高版本系统更稳健、更安全。
在现有合同管理系统的外围，构建功能服务接口，将系统核心的功能分离出来。 2. 利用这些功能服务接口作为代理，解耦原合同系统与其调用者之间的依赖； 3....通过不断构建功能服务接口，逐渐将原有系统分解成多个独立的服务。 4. 摒弃原有的合同管理系统，使用全新构建的(微)服务接口替代。...独立测试与部署 单块架构系统运行在一个进程中，因此系统中任何程序的改变，都需要对整个系统重新测试并部署。 而对微服务架构而言，不同服务之间的打包、测试或者部署等，与其它服务都是完全独立的。...微服务架构下的新系统 经过5个月的努力，我们重新构建了合同管理系统，将之前的产品、价格、销售人员、合同签署、合同审查以及PDF生成都定义成了独立的服务接口。...相比之前大而全、难以维护的合同管理系统而言，新的系统由不同功能的微服务组成，每个微服务程序只关注单一的功能。
整理：极验 作者：Roxana Pamfil 在互联网时代，推荐系统无处不在。不仅可以向用户推荐实体商品，还可以推荐电影、歌曲、新闻报道、酒店旅行等，为用户提供量身定制的选择。...这些系统中有许多都涉及了协同过滤——根据其他相似用户的偏好向用户推荐 item。推荐系统的背后还用到了包括矩阵分解、邻域方法以及各种混合方法。...通过在这样的网络中进行边预测，可以解决两个重要的业务问题： 1、Recommendations ——我们应该给用户推荐哪些新商品？...网络和社区结构 网络是系统的抽象表示，其中称为节点的对象通常以成对的方式通过边相互交互。...一项重要任务是预测新的边，可以将其引入推荐系统和针对性的促销活动。在计算性能方面，社区检测是我们描述的过程中最耗时的部分。 该 network 方法的主要优势在于它不受监督。
一、前述 线上模型部分根据用户的行为数据进行推荐，相当于测试数据 二、具体代码 package com.alibaba.dubbo.demo.impl; import com.alibaba.dubbo.demo.RcmdService
这里需要提一下客户体验价值，它帮助企业了解每个客户的体验价值和商业价值，从而帮助决定如何对待客户体验，以及如何调整客户体验项目的投入。每个产品特性导致不同的评估指标，最核心的是如何评估用户需求满足度？...宗旨：服务提供方与消费方的双赢 推荐系统是一个多方交互的复杂系统，有很多因素能够对推荐系统的效果产生影响，本文试对这些因素中的一些代表性因素进行简单的阐述分析。...▌宏观 从宏观上来看，好的推荐系统就是满足用户的需求，帮助其进行路径优化与兴趣发现。微观上来讲，好的推荐系统一定是再为产品服务，不同的产品阶段，我们需要确立不同的推荐系统目标及评价体系。...商业视角 1) 可以为企业实体带来商业价值的实现。 2) 优化销售边界和利润 帮助产品拓展边界，通过场景构建更多样、更贴心的体验，最终提升利润等。 6....围绕季节、早晚、热点时期、节日、周期等因素为平台用户提供推荐服务，一般围绕时间维度的推荐会涉及用户的购物习惯，易耗品的购物周期等，举个例子来说，比如常见用户在奶粉、纸尿裤等商品上会呈现一定的购物周期规律
这里以文章推荐系统为例，讲述一下推荐系统的完整流程，如下图所示： ?...同步业务数据 为了避免推荐系统的数据读写、计算等对应用产生影响，我们首先要将业务数据从应用数据库 MySQL 同步到推荐系统数据库 Hive 中，这里利用 Sqoop 先将 MySQL 中的业务数据同步到推荐系统的...基于 LR 模型的在线排序 当推荐中心读取 Hbase 的推荐结果表无数据时，推荐中心将调用在线排序服务来重新获取推荐结果。...推荐数据读取逻辑 优先读取 Redis 和 Hbase 中缓存的推荐结果，若 Redis 和 Hbase 都为空，则调用在线排序服务获得推荐结果。...兜底补足（超时截断） 当调用排序服务无结果，或者读取超时的时候，推荐中心会截断当前请求，直接读取 Redis 中的热门文章和新文章作为推荐结果。
1 推荐系统基础知识 从常用概念展开, 简要介绍基本原理和流程, 以便业务方了解如何构建和使用推荐系统 2 基本概念 2.1 推荐系统 通过将内容 (生产方) 与用户 (消费方) 进行匹配, 提供符合不同消费方各自偏好的内容..., 商业客户, 第三方服务等 2.4 行为 用户对内容产生的操作, 如点击, 收藏, 购买, 分享等, 通过日志记录存储后, 用于建立内容与用户的关联 2.5 标签 通过人工或机器的方法, 对内容和用户添加特征..., 用来标识其特有属性, 可从内容本身中发现, 也可从用户行为中体现, 也可由用户自行填写, 如用户性别, 内容长度, 内容分类等 2.6 适用场景 什么时候引入推荐系统: 当内容和用户积累达到一定量级...(内容至少千级), 且内容分布达到一定宽度, 可分离出不同维度, 进而产生了用户对内容的偏好性, 需要对内容进行合理高效的分发以充分利用流量, 并开始要求高并发高实时的性能时, 可以开始考虑使用推荐系统..., 因此除实现资讯流这样的具体产品形态外, 也可扩展至精准推送, 用户分层等, 以提供服务的形式满足更深层需求
其实我相信大家都知道什么是推荐系统，这里我仅以我个人的观点阐述一下。我们从以下两点来说： 推荐 我们可以将推荐理解为推荐算法，也是推荐系统的核心驱动。...系统 一 整套的实际可行的工具，一般的来说，推荐的系统包括 前端的展示和互动，后端的数据和服务，以及核心的推荐算法 2....推荐系统如何评测 推荐系统的评测在实际工作工程中可能比 推荐系统的实现更加重要 和 复杂，这一块我们有机会后面来聊一聊，这里仅以 推荐系统实战 这本书列举一下评测方法，大概了解一下就好，这块不是一下就能说明白的...用户满意度 用户作为推荐系统的重要参与者，其满意度是评测推荐系统的最重要指标。...预测准确度 预测准确度度量一个推荐系统或者推荐算法预测用户行为的能力。这个指标是最重要的推荐系统离线评测指标，从推荐系统诞生的那一天起，几乎99%与推荐相关的论文都在讨论这个指标。
本文链接：https://blog.csdn.net/jxq0816/article/details/103151330 由推荐系统带来的推荐服务基本上已经渗透到我们生活的方方面面，本文作为浅谈推荐系统的基础篇...，主要从下面几个维度介绍推荐系统的相关知识： 什么是推荐系统 推荐系统在商业中的地位 推荐系统、搜索引擎及广告的关系 推荐系统的关键元素 推荐系统相关的算法 篇幅较长，可能大部分道友比较关心算法部分...推荐系统可以服务于不同类型的产品(资讯，社交，电商，游戏)，尽管它们最终得到真金白银的手段不一样，也就是所谓的商业模式各有不同，但是它们都有一个关键步骤就是：获得用户的注意力。...推荐系统的关键元素 大多数人在日常生活中，遇到推荐系统的高质量服务时，或者说被推荐的比较准确时，第一反应就是这个背后使用的什么样的算法，认为算法是推荐系统最核心的东西，只有最牛的算法才知道我现在在想什么我需要什么...5.4 深度学习算法： 近几年，深度学习的圣火燎原般地燃烧到各个领域，推荐也不例外，大厂商们不断地在将神经网络融入到推荐服务的路上上下而求索。
推荐系统一般分为三种： Content-based System 首先根据物品的元数据，发现物品的相关性，然后基于用户以前的喜好记录推荐给用户相似的物品[2] 详情可看基于内容推荐算法详解(比较全面的文章...，为用户推荐别的商品。...对于用户U，根据其购买记录，可用找到相似的物品作为推荐 ?...被用于推荐用户偏好。...本文主要阐述memory-based method的推荐系统 相似度的计算方法 推荐物品预测能力的性能，取决于用于计算用户间相似度的方法。人们发明出各种计算相似度的方法。
本文将深入介绍推荐系统的工作原理，和其中涉及的各种推荐机制，以及它们各自的优缺点和适用场景，帮助用户清楚的了解和快速构建适合自己的推荐系统。...又或者他们需要更加符合他们个人口味和喜好的结果，因此出现了推荐系统，与搜索系统对应，大家也习惯称它为推荐系统。...2 推荐系统 推荐系统利用特殊的信息过滤技术，将不同的物品或内容推荐给可能对它们感兴趣的用户。...这是一个最基本的推荐系统分类，其实大部分人们讨论的推荐系统都是关于个性化的推荐系统，因为从根本上说，只有个性化的推荐系统才是更加智能的信息发现过程。...推荐系统的魔力在于你不清楚在这个推荐背后，系统到底记录和推理了些什么。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
