录音文件采用通用的Windows文件系统，可用其它第三方的软件直接播放，便于客户维护管理。 3....可设定录音盘剩余空间阀值，当达到阀值时，系统自动切换至下一个录音盘并提示警告信息。 4. 可自定义多个录音时间区间，只有通话时间在录音时间区间才录音。 5....可以事后对每条呼叫记录自定义呼叫事由（如举报、咨询、售后）进行归类整理，可以为每条呼叫记录录入通话摘要信息，以便日后查看或语音搜索。 4....任何一台客户机实时监控每个线路的呼叫状态，等待队列等信息。 2. 实时监控服务器的健康状态，比如：CPU、内存、硬盘的使用率。 3. 详细的系统运行日志记录，便于查错跟踪。...参数配置信息历史跟踪，每次修改自动备份副本，免除意外修改导致系统运行故障。 4. 知识库管理，用户自定义并维护管理知识类别、知识内容，模糊查询、动态修改。
目前大容量呼叫中心主要采用多地负载分担的组网方式，通过将服务端和座席端的多地部署，降低系统运行风险，提高可用性。 ?...在此基础之上，通过系统级的异地双活，可以更好地保障业务服务连续性，保证系统在灾难场景下的可用性，实现跨地域的容灾能力，减少单地域灾难带来的影响。 ?...1 技术介绍 呼叫中心异地双活功能基于携程联络中心呼叫中心、统一登录平台来实现，可以提供包括计划内冗灾切换（按系统、按城市区域、按技能组）、计划外冗灾切换（覆盖PBX故障、CTI故障、统一登录故障）。...3 技术特点 支持故障情况下在线座席的自动双活切换、计划内维护的手工切换； 支持按系统、按地域、按座席技能组等不同维度进行计划内的手工切换； 支持1000+在线座席异地双活自动切换； ?...4 拓展 结合携程呼叫中心CTI平台网呼功能上线和统一登录平台整合，异地双活功能可以实现PBX、CTI、统一登录的云端管理，真正实现四海一家，使座席不再按地域划分，一点接入，服务全球。
但是面对美景美食诱惑，小翌我自岿然不动，专心致志的把香朵的呼叫中心系统升级完毕了！根据香朵的需要，小翌为其量身定制，选择了IPPBX-EPX系列产品，轻松实现分机互打、语音导航、电话会议等功能。...5.16.2.png 呼叫中心升级之后，香朵的各分机可轻松免费互打且可出差或在家办公时使用，小姐姐之间的沟通既方便又高效，笑容便如开心农场上盛开的花朵，格外芬芳灿烂！...另外，小翌帮香朵家呼叫中心开通了语音导航，支持分时段多层次嵌套，根据香朵的业务需求自定义编辑不同的IVR流程，使得香朵客服专业高档，欢迎致电哦！ 再者，该呼叫中心支持召开电话会议，多个会议桥同时开会。...关于云翌 上海云翌通信科技有限公司总部位于上海市浦东新区世博软件园，致力于向社会企事业单位提供自主研发的VoIP全系列语音/视频产品和企业通信，IP呼叫中心等解决方案。...公司核心管理与研发团队均为通信行业内从业十年以上的资深人士，在呼叫中心、IP语音通信、虚拟运营、软交换、融合通信等领域有着丰富的专业经验。
本文是项亮《推荐系统实践》一书的思维导图，这本书介绍了推荐系统中最基本的方法、冷启动问题及解决方案、如何利用标签、上下文信息以及社交网络数据进行推荐等内容，对想要了解推荐系统的同学来讲，算是一个比较好的入门作品...1、推荐系统基础 2、利用用户行为数据进行推荐 3、冷启动问题 4、利用标签数据进行推荐 5、利用上下文信息进行推荐 6、利用社交网络数据进行推荐 7、评分预测问题
在推荐系统项目中，讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路，有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验，实现自己的推荐系统。...1 推荐系统简介 1.1 什么是推荐系统 1.2 推荐系统的作用 1.2.1 帮助顾客快速定位需求,节省时间 1.2.2 大幅度提高销售量 1.3 推荐系统的技术思想 1.3.1 推荐系统是一种机器学习的工程应用...1.3.2 推荐系统基于知识发现原理 1.4 推荐系统的工业化实现 Apache Spark Apache Mahout SVDFeature(C++) LibMF(C+ +,Lin...Chih-Jen) 2 推荐系统原理 可能是推荐系统最详细且简单的入门教程 官方文档指南 协同过滤 协同过滤通常用于推荐系统。...) - 推荐系统实战 X 交流学习 Java交流群 博客 知乎 Github
在推荐系统项目中，讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路，有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验，实现自己的推荐系统。...1 推荐系统简介 1.1 什么是推荐系统 [1240] [1240] [1240] 1.2 推荐系统的作用 1.2.1 帮助顾客快速定位需求,节省时间 1.2.2 大幅度提高销售量 1.3 推荐系统的技术思想...1.3.1 推荐系统是一种机器学习的工程应用 1.3.2 推荐系统基于知识发现原理 1.4 推荐系统的工业化实现 Apache Spark [1240] Apache Mahout [1240] SVDFeature...(C++) [1240] LibMF(C+ +,Lin Chih-Jen) [1240] 2 推荐系统原理 [1240] 可能是推荐系统最详细且简单的入门教程 官方文档指南 协同过滤 协同过滤通常用于推荐系统...Spark的机器学习实践 (九) - 聚类算法 基于Spark的机器学习实践 (十) - 降维算法 基于Spark的机器学习实践(十一) - 文本情感分类项目实战 基于Spark的机器学习实践 (十二
数据猿导读 随着金融结构的业务发展，呼叫中心的规模与日俱增，国内超过千席的呼叫中心不乏少数，银行呼叫中心语音数据体量巨大，是典型的非结构化“大数据”。...，国内超过千席的呼叫中心不乏少数，银行呼叫中心语音数据体量巨大，是典型的非结构化“大数据”。...客户名称/所属分类 大数据技术服务：广发银行大数据语音分析技术服务 任务/目标 广发银行信用卡中心希望针对目前呼叫中心数据量大，一旦出现历史录音调听，需要先找到磁带，导入系统中然后员工再一一听取核对，工作量大且效率非常低...所以银行金融业呼叫中心未来的快速稳步发展，尤其是广发银行这种日通话量在100万通的大体量语音数据，迫切需要构筑适合企业的智能语音分析质检系统。...银行业呼叫中心质量监控管理是对坐席电话营销过程实施全程监控的过程。
推荐系统中的EE问题 Exploration and Exploitation(EE问题，探索与开发)是计算广告和推荐系统里常见的一个问题，为什么会有EE问题？...简单来说，是为了平衡推荐系统的准确性和多样性。...Bandit算法如何同推荐系统中的EE问题联系起来呢？...该算法在每次推荐时，总是乐观的认为每个老虎机能够得到的收益是p' + ∆。..., T): # 依次进行T次试验 # 选择一个老虎机，并得到是否吐钱的结果 item, reward = UCB(t, N) total_reward += reward # 一共有多少客人接受了推荐
1、推荐系统中的EE问题 Exploration and Exploitation(EE问题，探索与开发)是计算广告和推荐系统里常见的一个问题，为什么会有EE问题？...简单来说，是为了平衡推荐系统的准确性和多样性。...： 推荐系统遇上深度学习系列： 推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(三)--DeepFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习...(四)--多值离散特征的embedding解决方案 推荐系统遇上深度学习(五)--Deep&Cross Network模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(六)--PNN模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习...(七)--NFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(八)--AFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(九)--评价指标AUC原理及实践 推荐系统遇上深度学习(十)--GBDT+LR融合方案实战
机器学习（二十二）——推荐系统基础理论 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 推荐系统（recommendersystem），作为机器学习的应用之一，在各大app中都有应用。...这里以用户评价电影、电影推荐为例，讲述推荐系统。 最简单的理解方式，即假设有两类电影，一类是爱情片，一类是动作片，爱情片3部，动作片2部，共有四个用户参与打分，分值在0~5分。...二、基于内容的推荐系统 1、简要描述 还是上面的几个人和几个电影，现假设已知每部电影的爱情属性和动作属性，分别用x1和x2表示每部电影的这两个特征值，加上x0=1，则该场景变为线性回归场景。...2、计算单个用户的θ 列出类型线性回归的代价函数，但是在推荐系统中，有一些和线性回归的代价函数不太一样的地方： 1）求和的时候，只计算用户已经打过分的电影，忽略未打分的电影。...七、总结 这里的推荐系统，可以算是一个引子，只介绍了推荐系统的一些基础思想，对于真正完整的推荐系统，还有需要内容等待探索。后续我也会继续这方面的学习。
其实这篇文章所探讨的数据同步策略并不限于某两种固定的存储系统之间，而想去探讨一种通用的数据同步策略。...主要分为以下三个部分 (1)背景介绍 (2)双写缺点 (3)改良方案 基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持...可是某a国际电商公司在产品韩的领导下，业务增长迅速，阿雄发现了数据库越来越慢，于是乎阿雄加入了一些缓存，如redis来缓存一些数据，提高系统的响应能力。...阿雄在网上发现，现在业内都用一些elasticsearch做一些全文检索的操作，于是乎阿雄将一些需要全文检索的数据放入elasticsearch,提高了系统的搜索能力！...那么，双写会带来什么坏处呢？OK，继续往下看！ 双写缺点 一致性问题打个比方我们现在有两个client，同时往两个DataSouce写数据。
这种hard target的方法会忽略那些没有被观察到的反馈的作用，例如有的item没有被推荐，但是就说明user不喜欢该item吗？...方法 推荐系统模型 h_{\theta}(c,i) 通过上下文 C 来推荐item I 。...本文就是希望将流行度分布作为soft target来促进推荐系统的性能，那么根据定义我们现在需要将流行度进行标准化，但是会存在一个问题，就是直接对流行度进行标准化后，argmax得到的位置和one-hot
1、背景介绍 现有基于会话的推荐，方法主要集中于循环神经网络和马尔可夫链，论文提出了现有方法的两个缺陷： 1）当一个会话中用户的行为数量十分有限时，这些方法难以获取准确的用户行为表示。...2）根据先前的工作发现，物品之间的转移模式在会话推荐中是十分重要的特征，但RNN和马尔可夫过程只对相邻的两个物品的单向转移关系进行建模，而忽略了会话中其他的物品。...针对上面的问题，作者提出使用图网络来做基于会话的推荐，其整个模型的框架如下图所示： ? 接下来，我们就来介绍一下这个流程吧。 2、模型介绍 2.1 符号定义 V={v1,v2,......2.5 给出推荐结果及模型训练 在最后的输出层，使用sh和每个物品的embedding进行内积计算： ? 并通过一个softmax得到最终每个物品的点击概率： ? 损失函数是交叉熵损失函数： ?...4、总结 本文使用图网络进行基于会话的推荐，效果还是不错的，而且图网络逐渐成为现在人工智能领域的一大研究热点。感兴趣的小伙伴们，咱们又有好多知识要学习啦，你行动起来了么？
作者：李硕凯 单位：中科院计算所 研究方向：对话推荐 本文介绍被CCF A类会议SIGIR2022接收的以用户为中心的对话推荐系统的论文。...该论文从推荐系统的角度重新审视了现有的对话推荐工作，发现现有方法关注于当前会话的自然语言理解，而忽略了推荐任务中最核心的目标：用户。现有方法本质上当前会话的建模，而忽略了用户建模。...引言 对话推荐系统（Conversational Recommender System (CRS)）旨在通过对话为用户提供高质量的商品推荐。...而作为推荐系统的一种，对话推荐的核心问题也应当是理解用户，建模用户行为。...因此，我们从推荐系统的角度重新审视了对话推荐任务，提出了以用户为中心的对话推荐系统UCCR。
导读 推荐系统模型中通常采用逐点损失（CE）和成对损失（BPR），很少探索如何从可用的偏好信息中最优地提取信号。对负样本进行采样后，通常利用正样本和采样的负样本来更新权重。...2.2 混合中心损失MCL 通过挖掘样本对之后，可以得到对应的正负样本集合，表示为 P_u^s , N_u^s 。...s}} e^{-\beta\left(E_{u k}+\lambda_{n}\right)}\right] \end{aligned} 难正样本（难负样本也类似）对权重导数的影响如下所示， 用户-商品中心...同类型中心： w_2^+ 计算的是目标商品和集合中其他难正样本之间的关系，如果目标商品的距离比其他难正样本的距离更大，则w_2就更小，使得 w_{uj}^+ 变大；这对商品embedding空间具有正则化效果...同批次中心： w_3^+ 表示和同一个batch中的其他用户进行比较，提供了跨用户的额外一致性，其中损失旨在将所有正样本放置在每个用户的相同距离内。
1、引言 对于预测性的系统来说，特征工程起到了至关重要的作用。特征工程中，挖掘交叉特征是至关重要的。交叉特征指的是两个或多个原始特征之间的交叉组合。...例如，在新闻推荐场景中，一个三阶交叉特征为AND(user_organization=msra,item_category=deeplearning,time=monday_morning),它表示当前用户的工作单位为微软亚洲研究院...传统的推荐系统中，挖掘交叉特征主要依靠人工提取，这种做法主要有以下三种缺点： 1）重要的特征都是与应用场景息息相关的，针对每一种应用场景，工程师们都需要首先花费大量时间和精力深入了解数据的规律之后才能设计
我们的系统那么多服务，到底会对Eureka Server产生多大的访问压力？ Eureka Server能不能抗住一个大型系统的访问压力？ 如果你也有这些疑问，别着急！...咱们这就一起去看看，Eureka作为微服务注册中心的核心原理 下面这些问题，大家先看看，有个大概印象。...带着这些问题，来看后面的内容，效果更佳 Eureka注册中心使用什么样的方式来储存各个服务注册时发送过来的机器地址和端口号？...那么大家算算，Eureka Server作为一个微服务注册中心，每秒钟要被请求多少次？一天要被请求多少次？...首先，对于微服务注册中心这种组件，在一开始设计它的拉取频率以及心跳发送频率时，就已经考虑到了一个大型系统的各个服务请求时的压力，每秒会承载多大的请求量。
由呼叫中心与BPO行业资讯网(51Callcenter)主办、乌兰察布市人民政府联合承办的2019（第十二届）中国客户联络中心与大数据应用峰会于4月9日在上海陆家嘴国际会议中心圆满落幕。...峰会现场 呼叫中心与BPO行业资讯网拥有注册会员近23万人，覆盖人群包括：行业个人和呼叫中心厂商、呼叫中心外包商、系统集成商、最终用户等，是大中国地区呼叫中心行业的门户网站。...本次峰会为期两天，峰会期间有六十多场分享，超过4000位专业人士参加，几十位行业资深人士围绕着智能云呼叫中心、大数据应用发展、产业互联网等主题展开分享。...与会嘉宾驻足腾讯企点展位区 腾讯企点的“在线客服”与“电话客服“两款产品的融合，让企点在一体化、融合化、智能化上完成度更进一步，在线客服及呼叫中心的融合无疑为服务与营销提供更多的可能。...此次亮相2019中国客户联络中心与大数据产业峰会，让业内人士更加关注到智能云客服系统在客户联络中心的应用价值。今后，腾讯企点将继续携手各行各业，共同打造企业服务生态未来。 ?
随着业务量的增长对系统的稳定性要求也将越高，呼叫中心主要对语音呼叫系统及网络进行了11.11前的功能灾备演练工作。...语音系统此次主要针对呼叫中心的电话语音系统、录音系统、办公电话、电话会议等系统做了设备重启，功能模块灾备，系统性能进行了演练压测，保障各系统的稳定性。...网络侧主要对宿迁呼叫中心一期、二期、扬州职场的办公互联网及交换机设备进行保障演练，对一期机房、二期机房、联通机房、扬州机房网络进行演练巡检，对各中心机房至成都、扬州、北京、联通机房、IDC机房及全国102...智能存储部参与前台千人千面项目，提供APP首页首焦广告图智能排版、各推荐位透底图输出等服务，保障11.11大促期间千人千面高效落地！ ? 智能存储，坚如磐石， 稳如泰山，无懈可击！...巨大的期待带来的不仅仅是巨大的销量，同样也会给系统带来巨大的压力。在京东过去的十二年中，一次又一次辉煌的11.11胜绩背后，是众多研发兄弟们的不懈努力。今年预计又会迎来一个新的流量高峰。
Reinforcement Learning based Recommender System using Biclustering Technique（基于强化学习的双光技术推荐系统） ---- --
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