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    推荐系统提供web服务的2种方式

    推荐系统是一种信息过滤技术,通过从用户行为中挖掘用户兴趣偏好,为用户提供个性化的信息,减少用户的找寻时间,降低用户的决策成本,让用户更加被动地消费信息。推荐系统是随着互联网技术的发展及应用深入而出现的,并在当前得到广泛的关注,它是一种软件解决方案,是toC互联网产品上的一个模块。用户通过与推荐模块交互,推荐系统通过提供的web服务,将与用户兴趣匹配的标的物筛选出来,组装成合适的数据结构,最终展示给用户。推荐系统web服务是前端和后端沟通的桥梁,是推荐结果传输的最后通道,信息传输是否通畅,传输是否足够快速,对用户体验是有极大影响的。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。

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    深度学习在美团点评推荐业务中实践

    近年来,深度学习在语音识别、计算机视觉及自然语言处理等领域都取得了很大的突破,成为学术界和工业界关注的热点。与传统机器学习方法相比,深度学习在特征抽取及特征组合方面具有明显的优势,可以学习到多层次的抽象特征表示,为复杂的非线性系统提供优秀的建模能力。美团点评,作为生活服务平台,有数亿的用户及丰富的用户行为,在线上与线下相结合的场景下,用户的个性化需求越来越多,推荐系统变得尤为重要。在这种背景下,将深度学习算法应用到推荐业务中,改进并优化目前的推荐算法,使得推荐效果更为智能化,用户体验更好变得非常重要。本文将结合具体的业务场景,介绍深度学习在美团点评推荐上的实践经验及一些思考。

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