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推荐算法（一）——音乐歌单智能推荐

题记：推荐引擎根据的分类根据数据源，分为基于人口统计学的（用户年龄或性别相同判定为相似用户）、基于内容的（物品具有相同关键词和Tag，没有考虑人为因素），以及基于协同过滤的推荐（发现物品，内容或用户的相关性推荐...）、以及基于模型的推荐（机器学习，所谓机器学习，即让计算机像人脑一样持续学习，是人工智能领域内的一个子领域）。...算法思想：        每个用户（user）都有自己的偏好，比如A喜欢带有小清新的、吉他伴奏的、王菲等元素（latent factor），如果一首歌（item）带有这些元素，那么就将这首歌推荐给该用户...因此我们队张三推荐四首歌中得分最高的B，对李四推荐得分最高的C，王五推荐B。 如果用矩阵表示即为： ?        ...由于面对海量的让用户自己给音乐分类并告诉我们自己的偏好系数显然是不现实的，事实上我们能获得的数据只有用户行为数据。

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【推荐】大数据驱动智能制造

无论是对消费需求所产生的海量数据与信息进行处理与挖掘，还是对产品生产和产品运行期间产生的海量数据的及时收集、处理和分析，都离不开大数据。...在医疗、电信、金融等行业大数据方案和案例中，英特尔提供了为大数据核心应用而开发的创新产品和技术，包括能够为大数据采集和分析处理提供支持的英特尔凌动、英特尔至强D和英特尔至强E3处理器平台等，能实现高效横向扩展以承载大数据分布式存储...、管理、处理和查询重任的英特尔至强E5处理器平台；能够支持实时分析，具备高可靠性、可用性和可维护性特性的英特尔至强E7处理器平台。...该处理器不仅凭借18个内核、高达45MB的末级高速缓存等微架构层面的创新，实现了平均性能相比上一代产品提升40%，创下20项的新的性能世界纪录的佳绩，还借助可在8路系统上最高支持12TB内存的扩展能力，...回复“每日一课”查看【每日一课】手机在线视频集锦 PPV课大数据ID: ppvke123 （长按可复制） 大数据人才的摇篮！

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【商务智能】数据预处理

商务智能系列文章目录 【商务智能】数据预处理 ---- 文章目录 商务智能系列文章目录 前言 一、数据预处理主要任务 二、数据规范方法 1、z-score 规范化 2、最小-最大规范化 三、数据离散方法...1、分箱离散化 2、基于熵的离散化 总结 ---- 前言 在进行数据分析之前 , 先要对数据进行预处理操作 , 本篇博客简要介绍常用的数据预处理方法 ; 一、数据预处理主要任务 数据预处理主要任务...: ① 数据离散化 : 分箱离散化 , 基于熵的离散化 , ChiMerge 离散化 ; ② 数据规范化 : 又称数据标准化 , 统一 样本数据的 取值范围 , 避免在数据分析过程中 , 因为属性取值范围不同..., 在数据分析过程中导致分析结果出现误差 ; 如 : 时间属性的数值 , 有用秒作为单位的 , 有用小时作为单位的 , 必须统一成同一个时间单位 ; ③ 数据清洗 : 识别 和 处理 数据缺失 , 噪音数据...( 信息与熵 | 总熵计算公式 | 每个属性的熵计算公式 | 信息增益计算公式 | 划分属性确定 ) 博客 ; ---- 总结 本博客主要讲解数据预处理需要进行的操作 , 数据规范化 , 数据离散化

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智能菜品量推荐——RapidMiner（一）

二、对餐饮业而言数据挖掘的基本任务是什么？ 数据挖掘的基本任务：利用分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法。...利用数据分析手段，对菜品实现智能推荐、促销结果分析、客户价值分析、新店选点优化、热销滞销菜品分析和销量趋势预测。...⑤ 模型评价：设定评价标准、多模型对比、模型优化 ⑥ 模型发布：模型部署、模型重构 1.定义挖掘目标 实现动态菜品智能推荐，帮助客户快速发现自己感兴趣的菜品，推荐合理菜品量，同时确保推荐给客户的菜品也是企业所希望的...由于采样数据中常常包含许多含有噪声、不完整、甚至不一致的数据，对数据挖掘所涉 及的数据对象必须进行预处理。...5.挖掘建模 样本抽取完成并经预处理后，接下来要考虑的问题是：本次建模属于数据挖掘应用中的 哪类问题（分类、聚类、关联规则、时序模式或是智能推荐），选用哪种算法进行模型构建？

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Python处理大数据，推荐4款加速神器

但这些库都仅仅受限于单机运算，当数据量很大时，比如50GB甚至500GB的数据集，这些库的处理能力都显得捉襟见肘，打开都很困难了，更别说分析了。...有了这些工具，即便是处理亿级数据你也可以应对自如。...Mars Mars 是numpy 、 pandas 、scikit-learn的并行和分布式加速器，由阿里云高级软件工程师秦续业等人开发的一个基于张量的大规模数据计算的统一框架，目前它已在 GitHub...，能以一种更方便简洁的方式处理大数据量，与Spark这些大数据处理框架相比较，Dask更轻。...库，对于和你硬盘空间一样大小的表格数据集，它可以有效进行可视化、探索、分析乃至实践机器学习。

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金融科技&大数据产品推荐：Stratifyd大数据智能分析平台

，其核心是以非结构化数据的AI处理为主，将非结构化文本数据和所有结构化数据有机的结合起来。...提炼和智能分析，大量减少数据分析组逐一整理数据的时间，将更多时间用在驱动决策上。 银行需要快速定位客户对金融产品和服务集中咨询的领域如货币市场，储蓄卡，账单支付，电汇转账等。...2、基于Stratifyd的人工智能引擎，银行的分析人员终于可以快速的来理解和分析非结构化数据，并且把多渠道的非结构化数据insights联系在一起，进行真正的360分析和决策。...6、产品优势 1、全方位360度智能核心提炼Insights - 有效对内外部数据进行清洗，提炼和智能分析，大量减少数据分析组逐一整理数据的时间，将更多时间用在驱动决策上。...通过相关性分析，可以为客户推荐已有的产品或单独设计产品。

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【推荐系统算法实战】 Spark ：大数据处理框架

技术相比，Spark有如下优势： Spark提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据集和数据源（批量数据或实时的流数据）的大数据处理的需求....的内存，而我们需要处理100GB以上的数据)这时我们可以选择spark集群进行计算，有时我们可能需要处理的数据量并不大，但是计算很复杂，需要大量的时间，这时我们也可以选择利用spark集群强大的计算资源...也是处理大数据、云计算、通信的技术解决方案。...目前，Spark官方推荐采用这种模式，所以，许多公司在实际应用中也采用该模式。 3....Stage 一个Stage有很多Task组成，一个分区被一个Task所处理，所有分区数也叫并行度。

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推荐一款高效的处理延迟任务神器

时间轮算法 时间轮是一种高效、低延迟的调度数据结构。其在Linux内核中广泛使用，是Linux内核定时器的实现方法和基础之一。按使用场景，大致可以分为两种时间轮：原始时间轮和分层时间轮。...延迟任务的场景一般只需要用到原始时间轮就可以了。 代码案例 推荐使用Netty提供的HashedWheelTimer工具类来实现延迟任务。...System.currentTimeMillis(); } @Override public void run(Timeout timeout) { //异步处理任务...RedPacketHashedWheelTimerWorker"); return thread; }; /** * @param tickDuration - 每tick一次的时间间隔...12 15:22:33.411,红包创建时间:2020-02-12 15:22:23.414,红包ID:9 源码相关 其核心是workerThread线程，主要负责每过tickDuration时间就累加一次

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推荐一款高效的处理延迟任务神器

时间轮算法 时间轮是一种高效、低延迟的调度数据结构。其在Linux内核中广泛使用，是Linux内核定时器的实现方法和基础之一。按使用场景，大致可以分为两种时间轮：原始时间轮和分层时间轮。...延迟任务的场景一般只需要用到原始时间轮就可以了。 代码案例 推荐使用Netty提供的HashedWheelTimer工具类来实现延迟任务。...System.currentTimeMillis(); } @Override public void run(Timeout timeout) { //异步处理任务...RedPacketHashedWheelTimerWorker"); return thread; }; /** * @param tickDuration - 每tick一次的时间间隔...12 15:22:33.411,红包创建时间:2020-02-12 15:22:23.414,红包ID:9 源码相关 其核心是workerThread线程，主要负责每过tickDuration时间就累加一次

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数据处理基础（一）

最近要考试，对于成天翘课的我来说，不然不翻来从淘宝买来的旧书，预祝考到 61 《实验设计与数据处理》是于 2009 年 10 月由化学工业出版社出版的图书，作者是张成军。...本书通过典型实例介绍了常用实验设计及实验数据处理方法在科学研究和工业生产中的实际应用。...在这里插入图片描述 最近考了实验设计与数据处理，虽说这是一本化学实验数据处理的书，但我更觉得是一本分析化学的书，还不如说是一本数据相关的书，也有概率论的味道，做数据的应该学习下最基本的数据处理基础 本文采用的...在化工实验和科学研究中，数据的分布较多属于正态分布，所以通常采用算术平均值。 有关偏差的术语 偏差：分为绝对偏差、相对偏差、平均偏差、标准偏差和相对标准偏差。...不是说一个数值中小数点后面位数越多越准确。 有效数字 一个数据，其中除了起定位作用的 “0” 外，其他数都是有效数字。如 0.0037 只有两位有效数字，而 370.0 则有四位有效数字。

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【推荐阅读】大数据助力智能制造成“有源之水”

张亚勤谈到人工智能时如是说。 　　人工智能要超越、统治人类，目前来看难以实现，很多处理能力是晶体芯片的物理特性没有办法突破的。...大数据是制造业智能制造的基础，其在制造业大规模定制中的应用，包括数据采集、数据管理、订单管理、智能化制造、定制平台等。定制数据达到一定的数量级，就可以实现大数据应用。 　　...智能制造在推动过程中最严重的问题之一就是设备标准不统一，一旦有标准可循，生产难度也会降低。 　工业4.0就是利用大数据、物联网，把it(信息技术)和ot(计算技术)结合起来。...制造业企业对这些数据进行处理，进而传递给智能设备，进行数据挖掘、设备调整、原材料准备等步骤，才能生产出符合个性化需求的定制产品。...因此，在一定程度上，工厂的传感器所产生的大数据直接决定了 “工业4.0（4）”所要求的智能化设备的智能水平。

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【推荐阅读】系统性解读大数据处理框架

但假以时日，Flink必然会改变数据处理框架的格局。 六、大数据处理框架的选择 1.对于初学者 由于Apache Hadoop在大数据领域的广泛使用，因此仍推荐作为初学者学习数据处理框架的首选。...除了可用于批处理和流处理系统，Spark还支持交互式查询、图计算和机器学习。Spark在未来几年内仍然会是大数据处理的主流框架，推荐同学们认真学习。...一般来讲，官方文档都会给出从下载到安装再到基础开发的一系列教程。推荐英语不算太差的同学尽量去撸官方文档。 其次，一些比较好的书也会对学习有很大帮助。...其他 由于Samza技术比较新，相对也没那么热门，所以并没有什么靠谱的书可以推荐。...Storm作为成熟的技术，世面上的中文书籍很多，但却没有一本书能获得众口一词的好评，所以这里也没有推荐。

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工具推荐｜利用python-cdo高效处理气象数据

命令行的方式有其优势，比如简单易操作，可扩展性更强等，利用cdo的python接口也有其特有的优势，比如： 通过numpy/narray可以进行直接的数据操作 临时文件自动处理 灵活的并行化计算 条件处理操作...如果是对大量数据进行操作的话，可以优先使用命令行方式，效率相对会高一些。 注：未进行完全测试，结果可能存在一定偏差。...，当需要处理大量数据时，可以控制输出文件的输出，从而节省大量的时间（前提是不需要输出文件或是输出文件本身已经存在了）。...绘图 能够直接操作 numpy/narray 数据的好处之一就是处理好之后既可以直接进行绘图。...最后，值得一提的是，cdo 和 xarray 能够有效的集成，从而可以很好的利用 xarray 所营造的数据处理生态，更高效的进行数据处理、分析和可视化。

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工具推荐｜利用python-cdo高效处理气象数据

命令行的方式有其优势，比如简单易操作，可扩展性更强等，利用cdo的python接口也有其特有的优势，比如： 通过numpy/narray可以进行直接的数据操作 临时文件自动处理 灵活的并行化计算 条件处理操作...如果是对大量数据进行操作的话，可以优先使用命令行方式，效率相对会高一些。 注：未进行完全测试，结果可能存在一定偏差。...，当需要处理大量数据时，可以控制输出文件的输出，从而节省大量的时间（前提是不需要输出文件或是输出文件本身已经存在了）。...绘图 能够直接操作 numpy/narray 数据的好处之一就是处理好之后既可以直接进行绘图。...最后，值得一提的是，cdo 和 xarray 能够有效的集成，从而可以很好的利用 xarray 所营造的数据处理生态，更高效的进行数据处理、分析和可视化。 —END—

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【科研利器】Python处理大数据，推荐4款加速神器

但这些库都仅仅受限于单机运算，当数据量很大时，比如50GB甚至500GB的数据集，这些库的处理能力都显得捉襟见肘，打开都很困难了，更别说分析了。...有了这些工具，即便是处理亿级数据你也可以应对自如。...Mars Mars 是numpy 、 pandas 、scikit-learn的并行和分布式加速器，由阿里云高级软件工程师秦续业等人开发的一个基于张量的大规模数据计算的统一框架，目前它已在 GitHub...，能以一种更方便简洁的方式处理大数据量，与Spark这些大数据处理框架相比较，Dask更轻。...库，对于和你硬盘空间一样大小的表格数据集，它可以有效进行可视化、探索、分析乃至实践机器学习。

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《智能商业》04 智能商业双螺旋之一：数据智能

04 智能商业双螺旋之一：数据智能 无数据，不智能；无智能，不商业。人工智能是一场技术革命，它必然会将越来越多的商业智能化。未来数据智能将成为商业的基础，而智能商业也将成为数据时代的全新的商业范式。...它做了三件关键的事：小微贷款业务的数据化，用算法完成风险评估，以及将数据智能与小贷场景无缝融合的产品，即数据、算法、产品三位一体地提供服务 蚂蚁小贷的算法工程师建立了三套机器学习的算法模型来处理这些海量数据...谷歌超越雅虎、脸书超越MySpace（一个社交网站）、优步颠覆出租车行业等，莫不如此 要让智能商业一天比一天更聪明，还有一样东西不可或缺——反馈闭环 用户行为通过产品的“端”实时反馈到数据智能的“云”上...这个概念我称为“活数据” “活”的两层含义 数据是“活”的：一定是始终在线且不断更新的，可以随时被使用 数据需要被灵活使用：“活数据”在不断地被消化、处理，产生增值服务，同时又能产生更多的数据，形成数据回流...，你的商业行为就会走入智能化的快车道 企业智能化=在线化+自动化 核心在于你能否创新性地实现产品化，把你的核心业务流程在线化 产品提供反馈闭环，数据作为原料，交给算法去处理，三位一体，你的业务就变成了一个智能业务

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一线互联网智能推荐系统架构演进

为了更好地支撑多种个性化场景推荐业务，推荐系统一直在迭代优化升级，未来将朝着“满屏皆智能推荐”的方向发展。...图4　新版个性化推荐系统架构 个性化推荐系统架构图中不同的颜色代表不同的业务处理场景：数据处理部分（最底层绿色模块），包括离线数据预处理、机器学习模型训练，以及在线实时行为的接入、实时特征计算。...支持自定义埋 点，收集实时数据；支持应急预案功能，处理紧急情况，秒级生效。 推荐引擎。负责推荐在线算法逻辑实现，主要包括召回、过滤、特征计算、排序、 多样化等处理过程。 个性化基础服务。...推荐引擎 个性化推荐系统的核心是推荐引擎，推荐引擎的一般处理过程是召回候选集，进行规则过滤，使用算法模型打分，模型融合排序，推荐结果多样化展示。...图12　特征服务平台架构 七、场景特征回放技术 推荐的一般处理逻辑是每次请求会召回一批商品，然后根据用户的行为数据和用户模型计算出每个商品的特征。

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金融科技&大数据产品推荐：AXIS——资产交易智能扫描平台

资产交易智能扫描平台V1.0是由中诚信征信独立自主研发的资产智能扫描系统，在资产端，可以为主体信用不足但资产信用良好的资产方做到间接增信；在资金端，可以帮助投资者减少逆向选择的风险，增加优质的资产标的。...本产品为数据猿推出的“金融科技价值—数据驱动金融商业裂变”大型主题策划活动第一部分的文章/案例/产品征集部分；感谢 中诚信征信 的产品投递 1、产品名称 资产交易智能扫描平台（AXIS）V1.0 2、所属分类...金融科技·智能投顾 3、产品介绍 资产交易智能扫描平台（AXIS）V1.0是由中诚信征信独立自主研发的资产智能扫描系统，在资产端，可以为主体信用不足但资产信用良好的资产方做到间接增信；在资金端，可以帮助投资者减少逆向选择的风险...4.定制化模型：基于我们的大数据方法论，我们采用的是我们第三方的征信数据、申请数据、平台获取数据等等，然后在我们的机器学习管理模型的情况下，以及我们对于信用的理解，结合具体的场景来进行一个定制化的建模。...6、产品优势 1.中诚信征信立足独立第三方的市场定位，致力于在大数据能力的专业化建模、分析和解读的信用科技公司。 2.首批获准开展个人征信业务准备工作的8家征信机构之一。

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