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首次揭秘1112背后的云数据库技术!| Q推荐

从 2009 年到 2021 年,从千万交易额到千亿交易额, 11 已经开展了 12 年。如今,每年的 11 以及一个月后的 12,已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。...刚刚过去的 2021 年 11,就有超过 8 亿消费者参与。 与攀升的交易额和参与人数相反, 11 的主要阵地“淘宝 APP”、 12 的主要阵地“天猫 APP”的崩溃情况逐年减少近无。...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...在 11 12,这种方式的弊端会被进一步放大。数据显示,在 11 秒杀系统中,秒杀峰值交易数据每秒超过 50 万笔,是一个非常典型的电商秒杀场景。

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    11」用户-用户画像如何建设(下)

    今天这篇文章,我们就来具体说说 针对需求,我们要如何建设相关的用户画像 什么是用户画像 先看一个图片: ? 这是某电商,部分商品分类的标签。...这就用户画像,通过标签化的体系,描述我们所服务的用户。 比如:XX省份,XX市,20-30岁,学历(推测)是本科,喜欢使用XX功能,推测偏好是XXX。这就是比较简单的一个用户画像。...画像的建设 以上,我们讲了什么是用户画像 现在,我们来聊聊,如何建设用户画像 画像落地的最核心关键词:标签 也就是我们需要通过不同的能力来构建不同维度的标签,并将这些标签分层及组合,构建一整套的标签体系...构建方法 在画像建设时,我们总会遇到不愿填写信息或填写的较少的用户。但是我们还是需要尽量覆盖多的用户。 这时候怎么办呢,这就来说说画像的构建。...构建画像,我们按照构建方法,会有两个大类,三个小类 ?

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    直播继续搅局11

    天猫:王牌主播打头阵 作为11赛场的擂主,天猫的11筹备自然是最值得期待的,截至目前公布出的成绩,也能够看出其火热程度。10月20日晚8点,天猫11正式开启预售。...这是天猫11连续第2年降低满减门槛,消费者凑单将更容易。在监管大力整治垄断行为的背景下,各大平台都将刀刃对向自己,试图更加获得消费者的认可。 另一方面天猫也将绿色环保理念融入此次11。...今年11发布会上,天猫宣布将致力于打造一届“低碳11”,同时将全面升级已诞生15年的公益宝贝项目。如今阿里已经成为互联网行业最大的绿色电力交易主体。...今年京东11除了不熬夜外,优惠政策也迎来全面升级。...而个性化推荐榜单可以帮助榜单上的商品在主会场获得更多曝光,这些举动都可以说明抖音平台在不断完善自己电商版块的功能,为更好的GMV业绩铺路。

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    推荐系统那点事 —— 什么是用户画像

    用户画像在大数据分析中是一种很有用的系统,它可以各种不同的系统中,起到很关键的作用。比如搜索引擎、推荐系统、内容系统等等,可以帮助应用实现千人千面、个性化、精准等的效果。...下面将从几个方面来说一下,什么是用户画像,主要的内容来自《用户网络行为画像分析与内容推荐应用》这本书。 应用场景 数据来源 特性 建模 群体画像 画像的存储 画像的查询 画像的更新 ?...推荐系统 推荐系统可以根据用户的喜好和特征,也就是用户的画像推荐相关的内容。比如,给一个用户定位的画像是美妆达人,那么就应该给她多推送一些面膜护肤之类的东西,而不是推一堆零食。...以上就是用户画像的基本内容,也是《用户网络行为画像分析与内容推荐应用》这本书的第一部分,后续会更新其他的部分。 参考 1 什么是定性画像、什么是定量画像?...http://www.jianshu.com/p/3750d9349b71 2 《用户网络行为画像分析与内容推荐应用》想要电子版的私M。~

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    推荐系统】离线增量文章画像计算(二)

    2.5 离线增量文章画像计算 2.5.1 离线文章画像更新需求 第一次:所有更新,后面增量每天的数据更新26日:1:002:00,2:003:00,左闭右开,一个小时更新一次 2.5.2 定时更新文章设置...) 2.7 Word2Vec与文章相似度 2.7.1 文章相似度 需求 首页频道推荐:每个频道推荐的时候,会通过计算两两文章相似度,快速达到在线推荐的效果,比如用户点击文章,我们可以将离线计算好相似度的文章排序快速推荐给该用户...目的:保存所有历史训练的文章向量 1、加载某个频道模型,得到每个词的向量 18号频道所有文章训练模型:3000个词 2、获取频道的文章画像,得到文章画像的关键词(接着之前增量更新的文章...4、计算新文章的向量,计算新文章相似的文章以及相似度 3.1 用户画像计算更新 3.1.1 为什么要进行用户画像 而构建用户画像,不仅可以满足根据分析用户进行推荐,更可以运用在全APP所有功能上。...3.1.2 用户画像计算设计 用户画像标签建立 用户:每个频道这个用户的关键词和权重, 基本信息的结果 3.2 用户画像增量更新 3.2.1 增量用户行为日志处理 目的:首先对用户基础行为日志进行处理过滤

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    推荐系统从0到1:数据与画像

    然而要想推荐达到可观的效果,深入挖掘每个模块,研读论文、优化架构是必不可少的。以下我会从数据、画像(内容/用户)、召回和排序几个部分分别详述。 1. 数据 推荐系统,最重要的是数据。...内容画像 众所周知,基于行为推荐需要一定的用户行为积累,而新闻生产速度很快,时效性要求又比较高,这时候我们需要一些 Content-based 方法来做推荐。内容画像是实现的基础。 2.1....关键词提取 分类完成之后,可以说我们的内容画像已经初见端倪。然而,仅仅精确到分类颗粒度的个性化推荐是很难满足用户的。...再比如,系统依据用户所处地域推荐内容,然而这个用户有可能只是来外地出差,他更感兴趣的可能依旧是常住地的新闻……无论如何,在计算画像的时候我们无法确保用户的意图,因此在快速反馈用户行为的同时,加上多状态的用户画像是有必要的...通常我们的做法是分别记录用户的长期和短期画像,在针对不同的画像做不同的推荐召回,以此满足用户不同状态下的阅读需求。

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    Django基于用户画像的电影推荐系统源码

    MongoDB、MySQL和Redis,以从豆瓣平台爬取的电影数据作为基础数据源,主要基于用户的基本信息和使用操作记录等行为信息来开发用户标签,并使用Hadoop、Spark大数据组件进行分析和处理的推荐系统...─jars (MySQL连接jar包) │ └─spark.py (Spark处理用户画像...Hadoop、Spark用于离线推荐分析,若无该需求,可选择关闭。.../spark.py ,即可每日自动处理离线数据,精准推荐推荐方式同时包含基于电影内容(基于内容)、基于用户相似度(基于协同过滤)推荐的方式。后期如有兴趣的同学还可完善改为实时推荐。...页面顶部电影推荐 电影详情页推荐 用户注销提示 7、管理员功能 普通用户与管理员菜单栏对比 管理系统登录页面 管理系统首页工作台 管理员管理数据界面 九、注意: 1.数据库需用5.6以上的

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    推荐阅读】如何用大数据构建精准用户画像

    当计算机具备这样的能力后,无论是搜索引擎、推荐引擎、广告投放等各种应用领域,都将能进一步提升精准度,提高信息获取的效率。...百分点现已全面应用用户画像技术于推荐引擎中,在对某电商客户,针对活动页新访客的应用中,依靠用户画像产生的个性化效果,对比热销榜,推荐效果有显著提升:推荐栏点击率提升27%, 订单转化率提升34%。...帮助企业依据客户消费特点推荐相关金融产品和服务,转化率将非常高。...A 寻找分期客户 利用发卡机构数据+自身数据+信用卡数据,发现信用卡消费超过其月收入的用户,推荐其进行消费分期。...C 依据自身数据(家人数据)+人生阶段信息,为用户推荐理财保险,寿险,保障保险,养老险,教育险。 D 依据自身数据+外部数据,为高端人士提供财产险和寿险。

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    推荐阅读】如何用大数据构建精准用户画像

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    11的解药在B端

    11的解药在哪里,抑或是电商行业的解药在哪里,或许,早在新零售的概念被提出的那一刻开始就已经有了答案。 这个答案,就是B端。...当供求两端的角色开始发生改变,我们同样看到的是一场有关11的嬗变开始出现,它让我们看到了11新生的希望。从这个角度来看,11的解药,同样在B端。 第四,一个大的市场正在B端打开。...无论是从B端市场的尚未被开垦,还是B端市场为我们展示出来的纵向上的巨大的想象力,我们都可以将B端市场作为一个解决11痛点和难题的正确方式和方法。 表面狂热的背景下,透露出来的是11的无限的焦虑。...纵然是有庞大的销量作为支撑,依然没有延缓人们对于11的质疑与审视。 寻找破解11困局的解药,成为每一个人都在思考的重要课题。...在那里,在B端市场上,或许,才有根治11顽疾的灵丹妙药。

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    基于用户画像的实时异步化视频推荐系统

    上线了一个百台规模的ES集群,还设计开发了一套实时推荐系统。 标题有点长,其实是为了突出该推荐系统的三个亮点,一个是实时,一个是基于用户画像去做的,一个是异步化。...推荐系统有个比较特殊的地方,就是好不好不是某个人说了算,而是通过一些指标来衡量的。比如点击转化率。 *** 用户画像和视频画像 *** 用户画像则体现在兴趣模型上。...做推荐的方式可以很多,比如协同,比如各种小trick,而基于用户画像和视频画像,起步难度会较大,但是从长远角度可以促进团队对用户和视频的了解,并且能够支撑推荐以外的业务。...流式计算对推荐系统的影响很大,可以完全实现 在推荐系统中,除了接口服务外,其他所有计算相关的,包括但不限于: 新内容预处理,如标签化,存储到多个存储器 用户画像构建 如短期兴趣模型 新热数据候选集 短期协同...分布式流计算主要负责了五块: 点击曝光等上报数据处理 新视频标签化 短期兴趣模型计算 用户推荐 候选集计算,如最新,最热(任意时间段) 存储采用的有: Codis (用户推荐列表) HBase (用户画像和视频画像

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    推荐使用C++ 11

    如果你的代码工作正常并且表现良好,你可能会想知道为什么还要使用C++ 11。当然了,使用用最新的技术感觉很好,但是事实上它是否值得呢? 在我看来,答案毫无疑问是肯定的。...C++ 11可以让你的代码更短、更清晰、和更易于阅读,这可以让你的效率更高。...C++ 11提供了一种方法来检查先决条件并尽早的在可能的时机捕获错误-编译过程中,在你运行代码前。这就是理由9。 这是通过静态断言(static_assert)和类别属性模版实现的。...现在开始掌握C++ 11 在C++ 11标准中除了上描述的还有更多的改动和新功能,它需要一整本数来描述。不过,我相信它们是值得你花时间去学习的。你将省去以往花在提高效率上的时间。...很多主流的编译器已经开始支持C++ 11的一些标准了。还等什么?开始吧! 推荐: http://www.cnblogs.com/roucheng/p/3456005.html

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    抢跑11,快手电商下沉突围

    快手抢跑11 快手抢食电商业务,也是其在行业竞争中的必由之路。在平台变现途径遭遇天花板后,从流量平台向电商平台转型是快手商业化的突破口。...值得注意的是,快手此次的重点在于对中小卖家做赋能,希望更大力度的在11来临之前抢先预热和获利。...其次,11大战在即,电商军备竞赛加速。今年是快手首次以电商第四级的身份参加电商战役,意义不言而喻。作为电商领域的后起之秀,快手需要尽快拿出实力去验证这个结果。...除此以外,今年“11”将会是直播电商获取新增量的重要场地,虽然快手抢跑了11,想要提早获利。但是11当天才是消费最高点,消费者也更看重11当天的折扣。...想要抵挡未来的竞争,11和接下来的12无疑是最重要的增量点。快手目前需要做的,除了抢滩市场,还应当结合自身优势,不断优化电商体系,才能在未来的电商争夺战取得一个更好的成绩。

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    大数据揭秘“11”成长史

    1111日,本来也就是文艺单身狗们发点牢骚,抒抒情的日子,可如今却变成了电商最惨烈的战场,这场起源于2009年的“品牌商的5折活动”,现如今已经成了一个“疯狂吸金”的强大商标,这一部11的成长史,每一年都给我们一组新的惊人数字...1、 历年双十一销售额 2009年,淘宝在1111日发起“品牌商品五折”活动,当天销售额5000万元;2010年同一天,销售额翻了9 倍,增至9.36亿元;2011年,成交额飙升至52亿元;2012年...2013年,11“光棍节”支付宝交易额达350.19亿元。2014年达到571.12亿元。 ?...淘宝和天猫各自销售额 年份 淘宝(亿元) 天猫(亿元) 2011 18.4 33.6 2012 59 132 2013 未公布 未公布 2014 未公布 未公布 2009年到2011年这三年基本是阿里11...小结: 以上就是历年11的一些大数据,这些数据其实不仅仅是阿里的一个成长,也代表着其他一些变化,比如说:天猫的销售额占总体销售额越来越高,移动端收入占比越来越高,单店销售收入冠军从生活服饰类变成了手机

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    商家讲述:今年11,我们更难了

    比如,有商家本想靠11直播带货冲销量,结果遭遇“刷流量+做数据+事后翻脸不认人”;有商家的产品火了,但因为竞争激烈,11反而亏得更多;还有商家今年已经亏损300万,没钱参加11排位战了。...有商家说,11的流量分配不均很正常,中小商家比的是夹缝中求生存的能力。 今年的11更难了吗?深燃跟七位商家聊了聊,他们用自己的经历告诉我们,今年的11狂欢里,藏着哪些套路。...螺蛳粉行业竞争太激烈 我们11亏得更多了 吴秋阳 | 螺霸王电商总监 11是天猫创造的狂欢节,所以我们每年11在天猫平台上的投入力度更大,整体都是跟着天猫的节奏走。...先从10月20号开始做预售,到11月1号当天付尾款发货,11月1号到3号是一个小11,紧接着3号结束之后,4号到10号又有为期7天的第二波预售,再加上11号当天,整个11就被分成了4波。...我们在跟天猫对11计划的时候,官方告诉我们说,1号到3号小11期间,建议商家囤整个11期间40%的货量进行备货,剩下的60%放到11当天,但实际上我们1号就卖爆了、卖超了,消耗了整个11货量的

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