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首次揭秘1112背后的云数据库技术!| Q推荐

是什么样的数据库撑起了 2021 年的 11 12 的稳定进行?...《数据 Cool 谈》第三期,阿里巴巴大淘宝技术部 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏,一同揭秘了 11 12 背后的数据库技术...“那这背后对于一个新的数据库产品类型的要求,实际上整个业界大家都是在探索阶段。” 写在最后 11 12 背后的数据库技术支持远不止于此。... 11 12 丰富的运营活动和千亿交易额背后,数据库层面是包括 RDS、PolarDB、Tair、ADB(ADB3.0) 以及 Lindorm 等数据库产品提供的组合技。...2021 年是阿里巴巴首个云上 100% 上云的 11 的一年,也是阿里云数据库全面云原生化的一年,但是峰值计算成本相比 2020 年下降了 50%,云数据库巨大的商业价值和潜力可见一斑。

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TKDE2023 | 基于学习的社交推荐算法

TLDR: 本文将社交推荐任务建模在曲空间学习之下,并提出了一种基于学习的社交推荐模型。...具体的,其设计了一个曲社交预训练模块以保留社交结构作为特征,并从显式的异质学习和隐式的特征增强两方面缓解社交推荐存在的问题。...最近,一些研究探索了将嵌入学习转移到曲空间的替代方法,曲空间可以保留现实世界的层级结构。 然而,直接将当前的嵌入模型应用于社交推荐并非易事,因为存在两大挑战:网络异质性和社交扩散噪声。...为了解决上述挑战,本文提出了一种基于学习的社交推荐(HGSR)模型。首先,利用曲社交嵌入的预训练来探索社交结构,这可以保留社交网络的层级特性。...总之,本文提出了一种新颖的HGSR模型用于曲空间的社交推荐。为了利用社交影响扩散引入的异质性和噪声问题,设计了一种社交预训练增强的曲异质学习方法。

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基于数据库的菜品推荐系统

@TOC[1] Here's the table of contents: •一、菜品主材提取•二、数据结构•三、系统架构 基于数据库的菜品推荐系统 本文来自社区专家pangguoming分享的数据库应用案例...:使用Neo4j和简单分词算法实现菜品推荐系统[2],全文内容如下: 背景:本推荐系统基于一款硬件产品–旺小宝桌牌。...一、菜品主材提取 桌牌上的菜名由商家输入,存入到桌牌数据库中,当前已有的菜名去重后有约2万个。 •第一步:收集菜名,从数据库导出菜名。...二、数据结构 在本系统中,涉及到了“人-店-菜-主材”关系,为了使关系间的结构变得简单,因此引入了Neo4j图形数据库,在图形数据库中,该关系如下。...三、系统架构 References [1] TOC: 基于数据库的菜品推荐系统 [2] 使用Neo4j和简单分词算法实现菜品推荐系统: http://neo4j.com.cn/topic/5fdff8a8d4a2c822637223f8

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床(推荐)

page   喜欢Markdown写作的,肯定都会用到床,再好的文章,也要配上图片,才能图文并茂。比如:你在某平台写作,平台限制图片大小上传, 这导致你的图片用不了,这时你就可以用床代替。...床可以用于写作插图、临时分享图片外链、页面打开优化、嵌入式图片等。 床简介   床是一个在网络平台上存储图片的地方,最终目的是为了节省本地服务器空间,加快图片打开速度。...推荐   下面推荐都是个人搜集,不要钱或者需要很少钱的(排序不代表推荐顺序)大家有更好用的来分享一下吧。...聚合床   聚合床有丰富的客户端和接口,还可以挂载自己的oss,cos,七牛云等存储,自己有足够的盈利措施去长时间运营,并且免费用户的速度也很快。...  路过床具有全球 CDN 加速以确保高速、稳定。

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绘制坐标轴

坐标轴作为常用的可视化方式之一,可以在同一张图中同时展示两个不同范围的数据,示例如下 ?...在matplotib中,有以下两种方式来实现一个坐标轴 1. secondary_axis系列函数 具体包含以下两种函数 1.secondary_xaxis 2.secondary_yaxis 第一个函数用于绘制...该函数的第一个参数用于指定第二个坐标轴的位置,对于y轴图表而言,取值范围包括left和right, 对于x轴的图表而言,取值范围包括top和bottom。...通过两个axes的叠加,可以轻松实现坐标,而且不同的axes绘图时使用不同的数据,更加的方便直观。...对于单个数据的坐标轴,通过secondary_axis系列函数,实现起来更加方便,对于多个数据叠加的坐标轴,则推荐使用twin系列函数来实现。 ·end·

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WSDM2022 | 基于曲几何无标度建模的知识感知推荐算法

此外,由于神经网络在提取数据特征方面的强大性能,一些研究将推荐系统与 GNN 结合了起来。...基于 GNN 的知识图谱推荐模型通常将用户-物品历史交互与外部知识图谱的交互统一为三部,然而在数据统一之后,这些三部通常呈现出无标度(或层次)的特点,如图 1(a)所示,两项基准数据集的度分布近似于幂律分布...为了解决上述问题,本文提出了基于的曲几何洛伦茨模型的知识感知推荐模型,简称为 LKGR。... 3 展示了 topk 推荐任务下本文算法与基线算法的性能对比。...本文总结 本文提出了一个 KG- 增强的推荐模型,即 LKGR,该模型学习用户和物品的嵌入,以及 KG 实体在曲空间中的嵌入。

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床的推荐

关于hexo使用的免费床 更新为2020.3.22 GitHub+PicGo+jsDelivr 搭建自己的私人床(无备案推荐) 七牛床(有备案推荐) 微博床(凉凉) qq床(不推荐) 风过不留痕大佬的床...https://pic.alexhchu.com/ (强烈推荐+1) 其他我这里就不推荐了 GitHub+PicGo+jsDelivr 搭建自己的私人床 教程很多,操作简单,可拓展性强,速度快并且背靠...七牛床 一开始很多人推荐使用这个 优点 速度快 支持https 10g够轻度人群使用。 缺点 但是现在不好用了,为啥? 因为他需要你是用备案域名!!!...带人工审核/人工智障的审核图片,有时候会清理图片 QQ床 使用qq空间的相册 优点 访问快,容量好像没有限制吧 缺点 QQ空间说不定哪天就设置上防盗链系统,而且更换域名 这不是腾讯推荐的方式...而且该节点仅提供大,所以节点很可能会出现网络拥堵的情况,不排除腾讯为了服务稳定而对每个访问进行限速处理本人自用 更新于 2020.2.11 风过不留痕的床 优点 免费 速度快 无需备案

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的两个变体——、饼柱

今天给大家讲解图表中饼的两个变体——、饼柱的两个变体 ▽ 一 通常如果一个数据系列要做对比 数据量较少并且数据之间差异不大的话还好 但是有适合数据量不但很多 大小差异还特别大的时候...做成饼的话哪些太小的数据基本无法辨识 如下图所示 ?...数据1%、3%所代表的比例已经很难辨认了 那么通常如果可以把较小的数据单独分割出来再做一个饼的话 数据显示效果就会好很多 比如像这样 ? 怎么做呢 先选中所有源数据区域 插入饼——复合饼 ?...除此之外还有可以调整饼的扇区间距分离程度 更改两个饼之间的间距 自定义第二饼的大小 二 当然,也可以把第二个图表做成柱形 ? 默认仍然是只把最小的两个值单独拆开做成了柱形 ?...至于这两种形式的分割法的使用场景 没有固定的说法看具体情况 如果是想要展示不同数据占总体百分比 那么比较合适 如果仅仅是比较数据点之间的大小 饼柱还是比较清晰的

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「实操」结合数据库算法、机器学习、GNN 实现一个推荐系统

基于的个性推荐 技术、数据库技术在推荐系统中的应用是多方面的,在本章节中我们会从数据库的出发点上给出多种应用例子。 建立图谱 在开始之前,我简单地介绍下本文使用的数据集。...为切合本章的主题,这里我给出一个基于数据库、图谱上的 CBF 的例子,做一个电影推荐系统,能让读者理解这个方法的思想。同时,也能熟悉数据库、知识图谱的方法。...基于模型、机器学习的推荐系统方法有很多,这里着重同数据库相关的方法,讲解其中基于神经网络 GNN 方法。...GNN + 数据库推荐系统 为什么需要图数据库? GNN 的方法中,数据库只是一个可选项,而我给的 GNN 方法的示例中,数据库的关键作用是它带来了实时性的可能。...图片 总结 数据库可作为推荐系统中信息的最终形式,尽管在很多推荐实现中,图库不一定是最终落地系统方案的选择,但数据库所带来的可视化洞察的潜力还是非常大的。

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