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用户行为介绍 基于用户行为的推荐,在学术界名为协同过滤算法。 协同过滤就是指用户可以齐心协力,通过不断地和网站互动,使 自己的推荐列表能够不断过滤掉自己不感兴趣的物品,从而越来越满足自己的需求。 用户行为在个性化推荐系统中一般分两种——显性反馈行为(explicit feedback)和隐性反馈 行为(implicit feedback)。 显性反馈行为包括用户明确表示对物品喜好的行为:主要方式就是评分和喜欢/不喜欢; 隐性反馈行为指的是那些不能明确反应用户喜好的行为:最具代表性的隐性反馈行为就是页面浏
“探索推荐引擎内部的秘密”系列将带领读者从浅入深的学习探索推荐引擎的机制,实现方法,其中还涉及一些基本的优化方法,例如聚类和分类的应用。同时在理论讲解的基础上,还会结合 Apache Mahout 介绍如何在大规模数据上实现各种推荐策略,进行策略优化,构建高效的推荐引擎的方法。本文作为这个系列的第一篇文章,将深入介绍推荐引擎的工作原理,和其中涉及的各种推荐机制,以及它们各自的优缺点和适用场景,帮助用户清楚的了解和快速构建适合自己的推荐引擎。 信息发现 如今已经进入了一个数据爆炸的时代,随着 Web 2
在当今DT时代,每天都在产生着海量的数据,移动互联网的兴起更是让我们体验到获取信息是如此的简单和方便。 同时,更多的选择也带来更多的困扰,面对层出不穷的信息和服务带来的困扰,使得个性推荐迅速崛起,并且大放异彩,在金融、电商、视频、资讯、直播、招聘、旅游等各个领域都能看到推荐系统的存在。 达观数据凭借多年在推荐系统方面的技术积累和优质的大数据服务,已经有数百家公司接入达观推荐系统,覆盖多个行业,实现企业经营业绩的大幅提升。本次分享结合达观数据个性化推荐引擎在各个行业的从业经验,围绕以下内容展开: 个性化
允中 若朴 编译自 Stats&Bots 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 推荐系统,是当今互联网背后的无名英雄。 我们在某宝首页看见的商品,某条上读到的新闻,甚至在各种地方看见的广告,都有赖于
吕慧伟,腾讯云布道师,腾讯社交网络运营部高级工程师,腾讯通用推荐系统神盾开发负责人,腾讯云推荐引擎架构师。中国科学院计算技术研究所博士,美国阿贡国家实验室博士后,从事并行计算多年,MPICH 核心开发者之一。 *视频时长约27分钟,请在wifi环境下观看* 我们每个人每天都会使用到不同的推荐系统,无论是听歌,购物,看视频,还是阅读新闻,推荐系统都可以根据你的喜好给你推荐你可能感兴趣的内容。不知不觉之间,推荐系统已经融入到我们的生活当中。作为大数据时代最重要的几个信息系统之一,推荐系统主要有下面几个作用:
本文曾在infoq大数据微信群和数据猿直播平台上进行过分享,是对分享内容最直观的表达,同时对推荐系统架构和算法解释的也很详尽。 随着移动互联网技术的迅猛发展、互联网信息的爆炸式增长和种类的纷繁复杂,导致用户常常在面临信息选择时感到无所适从。这种选择多样性不但没有产生经济效益,反而降低了用户满意度。同时,互联网上的各种物品又存在长尾(long tail)现象,指大部分商品属于冷门而没有展示的机会。 Chris Anderson在2006年出版的《长尾理论》一书中指出,传统的80/20原则(80%的销售额来自于
现今,推荐系统被用来个性化你在网上的体验,告诉你买什么,去哪里吃,甚至是你应该和谁做朋友。人们口味各异,但通常有迹可循。人们倾向于喜欢那些与他们所喜欢的东西类似的东西,并且他们倾向于与那些亲近的人有相似的口味。推荐系统试图捕捉这些模式,以助于预测你还会喜欢什么东西。电子商务、社交媒体、视频和在线新闻平台已经积极的部署了它们自己的推荐系统,以帮助它们的客户更有效的选择产品,从而实现双赢。 两种最普遍的推荐系统的类型是基于内容和协同过滤(CF)。协同过滤基于用户对产品的态度产生推荐,也就是说,它使用“人群的智慧
介绍 推荐系统并不总是需要用到复杂的机器学习技术.只要手头上有足够的数据,你就可以花很少的功夫开发一个推荐系统.一个最简单的推荐系统可以只是从用户感兴趣的表中查找所需要的推荐信息.当你已经有很多用户和其行为的数据时,使用协同过滤就是一个简单的推荐方案.例如,对于一个运用了协同过滤推荐算法的电子商务网站,你就可以知道哪些购买过睡袋的用户也购买了手电筒,灯笼和驱虫剂.而基于内容的推荐系统则进一步,它具有强大的预测功能,如基于用户的交互就能预测一个用户想要什么.本文将演示如何使用Redis基于用户的兴趣和协同过滤
文 | 傅志华 互联网行业在大数据的积累和应用以百度、腾讯和阿里巴巴最为值得关注。百度、腾讯和阿里巴巴在大数据的应用上虽然有共同的地方,但由于各自的数据来源和商业模式的不同,其大数据应用也有不同的特色。本文将分析他们拥有的数据资产和应用,以方便大家了解大型互联网企业的大数据现状和未来策略。 百度、阿里巴巴和腾讯的数据资产 从数据类型看,腾讯数据最为全面,这与其互联网业务全面相关,其最为突出的是社交数据和游戏数据,其中:社交数据最为核心的是关系链数据、用户间的互动数据、用户产生的文字、图片和视频内容;游戏数据
腾讯推荐 “腾讯推荐”是腾讯大数据近期大力打造的开放服务平台,旨在集业务接入、数据上报、算法计算、实时推荐和效果监控于一体,对外提供全自动实时精准推荐服务。 腾讯推荐官网: tuijian.qq.com 推荐是什么?文章中提到的推荐均是指在海量的物品中自动为用户选取到感兴趣或合适的信息。就腾讯新闻应用而言,全国各地每天产生的信息总数堪称海量,但屏幕尺寸有限,能给用户展示的新闻也不多,这就涉及到帮助用户在新闻海洋中万里挑一,找到吻合用户兴趣的信息。类似的场景不胜枚举,淘宝天猫,腾讯视频,图片社区,应用宝
本文介绍了Spotify如何利用机器学习实现每周发现(Discover Weekly)功能,通过分析用户的听歌习惯和社交网络上的互动,为用户推荐个性化的音乐。具体来说,Spotify使用协同过滤和自然语言处理技术,以及一个名为“每周发现”的算法,来找出与用户喜好相似的歌曲。该算法首先分析用户的听歌记录,然后通过一个名为“社会网络”的模块来获取用户的社交网络信息。最后,Spotify会根据这些信息生成一个每周发现歌单,并发送给用户。
在刚刚毕业的时候,当时的领导就问了一个问题——个性化推荐与精准营销的区别,当时朦朦胧胧回答不出。现在想想,他们可以说是角度不同。精准营销可以理解为帮助物品寻找用户,而个性化推荐则是帮助用户寻找物品。
作者:章华燕 编辑:祝鑫泉 前言 1 随着移动互联网技术和社交网络的发展,每天都有大量包括博客,图片,视频,微博等等的信息发布到网上。我们正处于大数据的时代,传统的信息检索技术已经不能满足用户对信息发现的需求,推荐引擎的出现,可以帮用户获取更丰富,更符合个人口味和更加有意义的信息。 个性化推荐主要是根据用户的兴趣和和利时行为特点,向用户推荐所需的信息或商品,帮助用户在海量信息中快速发现真正所需的商品,提高用户黏性,促进信息点击和商品销售。推荐系统是基于海量数据挖掘分析的商业智能平台,推荐主要基于以下信息:
随着大数据时代的来临,如何帮助用户从大量信息中迅速获得对自己有用的信息成为众多商家的重要任务,个性化推荐系统应运而生。个性化推荐系统以海量数据挖掘为基础,引导用户发现自己的信息需求,现已广泛应用于很多领域。传统的个性化推荐系统,采用定期对数据进行分析的做法来更新模型。由于是定期更新,推荐模型无法保持实时性,对用户当前的行为推荐结果可能不会非常精准。实时个性化推荐实时分析用户产生的数据,可以更准确地为用户进行推荐,同时根据实时的推荐结果进行反馈,更好地改进推荐模型。 腾讯大数据平台部和北京大学网络所崔斌教授研
达观杯推荐算法大赛开赛将近一个月,获得了大量选手的踊跃参与。为方便大家更好的理解赛题,本次将做一个较为全面的讲解,包括对赛题背景、赛题数据、评分规则等的详细讲解,以及对解题的一些思路提示。 1“达观杯”个性化推荐算法赛题背景; 2赛事数据说明、评分规则详解; 3解题思路提示。 讲解人:纪传俊,达观数据联合创始人,承担公司重大紧急项目的架构设计和研发管理工作,复旦大学计算机专业硕士,曾任职于盛大创新院推荐组负责起点中文网和酷六视频的相关推荐,为有你社交app开发好友推荐系统,后任职于盛大文学数据中心全面负
不久前,国内领先中立云计算服务商UCloud和人工智能技术与服务提供商第四范式,联手推出的“第四范式·先知”UCloud专属公有云版本,引起了业界的广泛关注。在极高默契度的配合下,双方团队再度联手推出部署于UCloud云平台的“个性化推荐引擎”,并将于近期正式上线。 个性化推荐引擎是基于“第四范式·先知”平台和其他专利技术研发的一站式推荐系统解决方案产品,集推荐物料管理、机器学习训练日志生成、推荐召回和触发、推荐内容机器学习排序、推荐列表生成和管理等功能于一体。 个性化推荐引擎在与UCloud云平台深度结合
什么是协同过滤 协同过滤是利用集体智慧的一个典型方法。要理解什么是协同过滤 (Collaborative Filtering, 简称 CF),首先想一个简单的问题,如果你现在想看个电影,但你不知道具体看哪部,你会怎么做?大部分的人会问问周围的朋友,看看最近有什么好看的电影推荐,而我们一般更倾向于从口味比较类似的朋友那里得到推荐。这就是协同过滤的核心思想。 协同过滤一般是在海量的用户中发掘出一小部分和你品位比较类似的,在协同过滤中,这些用户成为邻居,然后根据他们喜欢的其他东西组织成一个排序的目录作为推荐给你。
达观数据CEO陈运文被特邀为拓扑秀第五期(拓扑社旗下的线上活动)采访嘉宾,以下正文为线上分享实录,由拓扑社编辑后报道。 【陈运文简介】陈运文,博士,达观数据CEO;中国知名大数据技术专家,国际计算机学会(ACM)会员,中国计算机学会(CCF)高级会员,复旦大学计算机博士和杰出毕业生;在国际顶级学术期刊和会议上发表多篇SCI论文,多次参加ACM国际数据挖掘竞赛并获得冠军荣誉;曾担任盛大文学首席数据官(CDO),腾讯文学高级总监、数据中心负责人,百度核心技术研发工程师,在大数据挖掘、用户个性化建模、文本信息处理
本文主要阐述: 推荐系统的3个W 推荐系统的结构 推荐引擎算法 浏览后四章的内容请见下篇。 1. 推荐系统的3个W 1.1 是什么(What is it?) 推荐系统就是根据用户的历史行为、社交关系、
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