作者：daicoolb 编译：ronghuaiyang 导读 今天给大家介绍一个github仓库，收集了非常多的推荐系统的数据集，非常的全面，非常的实用，做推荐系统相关的同学可以收藏一下。...这些数据集在可作为基准的推荐系统中非常流行。...Delicious：http://www.dai-labor.de/en/competence_centers/irml/datasets/ plista新闻推荐数据集，美味可口。...通过分析多种推荐系统算法在不同数据集上的性能，探讨了如何为新的应用选择推荐系统。...Gist：https://gist.github.com/entaroadun/1653794 为机器学习推荐和评级的公共数据集。
这些推荐的书籍涵盖了经济、心理、商业、历史、人文…是不可多得的精神产物。留着吧，有事没事读一读，提升自己的思想境界。 1....《心理学与生活》 作者：[美]理查德·格里格 本书是心理学的入门经典，是美国斯坦福大学多年来使用的教材，也是在美国许多大学里推广使用的经典教材，被ETS推荐为GRE心理学专项考试的主要参考用书。
首期主题：银行数据治理体系建设 重点话题：数据治理如何组织、数据治理的挑战和压力何在、数据治理如何从业务要素变成生产要素、数据管理部如何设置？...对话嘉宾：刘贤荣 中国建设银行数据管理部副总经理 赵成刚 中国银行业协会系统部主任 直播时间：2022 年 6 月 11 日 20:00-21:00 扫码预约直播： 点击阅读原文，了解更多《
达观数据研发的个性化推荐引擎目前服务了上百家企业，行业覆盖了新闻，视频，直播，文学，电商等领域，每天API调用量超过10亿，覆盖近亿网民。...本文主要介绍下达观数据个性化推荐引擎如何解决新用户的冷启动问题。 达观个性化推荐引擎主要通过新用户属性挖掘，秒级模型更新和跨应用数据整合三种方法来解决新用户的冷启动问题。...达观目前可以做到一个秒级的更新，所以用户下次再访问推荐结果的时候，就可以推荐给“新”用户可能感兴趣的结果。 3 跨应用数据整合 前面提到达观数据目前给数百家企业提供推荐服务，覆盖上亿网民。...3.2 应用内行为直接作为推荐特征进行匹配 上面的做法的本质问题是人为的定义了一个中间属性层，使得不论是基础数据映射到中间层，还是具体应用通过中间层数据进行规则匹配，都存在很大的误差。...4 总结 本文介绍了达观数据个性化推荐系统在解决新用户冷启动问题的实践经验，通过新用户属性挖掘，秒级模型更新，跨应用数据整合三种方法，可以有效地提高新用户的推荐效果，当然新技术也在不断出现，深度学习的兴起也给个性化推荐效果的提升带来了更大的契机和想象空间
Mansour） Pandas 是为数据科学家和开发人员提供的最灵活、最强大的工具之一。开发者可通过几种方式执行特定的任务。Fast-Pandas 旨在针对这些情况下的不同可用方法进行基准测试。
本文整理了2023年以来，ChatGPT等语言大模型在推荐系统中的应用。基于大模型的推荐系统，与传统的推荐系统差异非常大，如果大模型推荐系统能取得成功，势必会对原来的推荐系统造成不小的冲击。...，验证了大模型在一般推荐场景、跨域推荐、冷启动推荐等场景下都有着不错的表现。...这篇文章利用大模型进行title扩展、用户特征生成、解决冷启动等问题。下图为文中构造的prompt，用来进行3方面的数据扩充。...最后，对于冷启动用户，利用用户少量的历史浏览行为，让大模型生成更多用户可能感兴趣的新闻信息。 在得到上述各类扩展信息后，利用扩展出的数据进行下游新闻推荐系统模型的训练。...同时，文中的ChatGPT并没有在推荐系统数据上进行finetune，就能达到这样的效果，也表明了ChatGPT在推荐系统中的落地是非常有潜力的。
业要实施大数据战略，需要从五大方面规划：1.制定大数据规划找准切入点；2.强化大数据领导力设立CDO；3.设计合理的大数据组织结构；4.搭建富有执行力的大数据团队；5.用制度和文化保障大数据实施。...而中央数据部门的数据能力要求较为复杂，包括六大方面的能力，即数据分析、用户研究、数据产品、算法工程、数据统计和数据平台。 ...在此，我们介绍中央数据部门六大方向的能力要求： （1）数据分析团队负责公司级的业务数据体系梳理和建设、公司级的业务专题数据分析和收入分析。...、或者基于算法或者模型所产生的数据产品（如渠道防作弊系统、个性化推荐系统等）、数据平台相应系统的产品化、数据可视化等方面的工作。...研究的方向包括分类算法、个性化推荐算法、基于数据挖掘的客户生命周期管理等方向。
网盘提供多元化数据存储服务，用户可自由管理网盘存储文件。群组功能百度网盘推出多人群组功能，既能够单纯点对点、更可以一对多、多对多的直接对话。...安全性不足，登陆网盘需要账号与密码，如果不法分子拿到你的账号密码会造成网盘的数据丢失或数据被窃取等风险。
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿，煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”，价值含量、挖掘成本比数量更为重要。...数据这么大、这么多，所以人们觉得有足够的能力把握未来，对不确定状态的一种判断，从而做出自己的决定。这些东西我们听起来都是非常原始的，但是实际上背后的思维方式，和我们今天所讲的大数据是非常像的。...四、关注效率原理 由关注精确度转变为关注效率 关注效率而不是精确度，大数据标志着人类在寻求量化和认识世界的道路上前进了一大步，过去不可计量、存储、分析和共享的很多东西都被数据化了，拥有大量的数据和更多不那么精确的数据为我们理解世界打开了一扇新的大门...原因是推荐引擎的诞生。就是说从人找信息到信息找人越来越成为了一个趋势，推荐引擎就是说它很懂我，知道我要知道，所以是最好的技术。乔布斯说，让人感受不到技术的技术是最好的技术。 大数据还改变了信息优势。...例如：亚马逊网站，只要买书，就会提供一个今天司空见惯的推荐，买了这本书的人还买了什么书，后来发现相关推荐的书比我想买的书还要好，时间久之后就会对它产生一种信任。
导读：随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，工业物联网等技术在工业企业中得到广泛应用，本文将分析工业大数据发展中的三大挑战和今后的五大商业趋势。 ...三大挑战 工业企业中生产线处于高速运转，由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，从数据类型看也多是非结构化数据，生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高，工业大数据有三大挑战...德国工业4.0体系中明确指出了三大集成，工业4.0研究院利用产业经济学和双边市场经济学的理论把三大集成进一步深化为其发展路径。...从字面上理解，工业大数据很容易被认为是大数据在工业领域的应用，也容易把工业领域的一些信息系统使用的传统数据库上升到工业大数据的数据不够大的场景，当然，还有一些商业企业更会把收集的一些毫无价值的实时数据存储起来称为工业大数据...大数据未来中国五大商业趋势 高风管理咨询有限公司发布的《2016年中国商业趋势调查报告》提出了未来中国商业社会发展的五大趋势：包括数字化变革、行业整合、走出去、用户体验互动和共享平台经济。
一、描述统计 描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。...这种关系既包括两个数据之间的单一相关关系——如年龄与个人领域空间之间的关系，也包括多个数据之间的多重相关关系——如年龄、抑郁症发生率、个人领域空间之间的关系；既包括A大B就大(小)，A小B就小(大)的直线相关关系...实际上，相关关系唯一不研究的数据关系，就是数据协同变化的内在根据——即因果关系。获得相关系数有什么用呢？...适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。...对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的，而且能够同时处理数据型和常规型属性，在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。
作者：Matthew Mayo 编译：keiko，万如苑，松清波 我们在这篇文章中推荐了10本学习机器学习和数据科学的书，让你的秋季阅读计划顺利扬帆起航。...下面的免费书单中从统计学基础知识，到机器学习的基本概念，再到更重点的大框架内容，对于高深的话题也有所涉猎，最后以一本总结性的书结尾。既有经典名著，也有当代的作品，希望你能在其中找到一些有趣的新内容。...本书主要介绍了剖析真实数据集和解决有趣问题的简单方法。这本书的案例使用的是美国国家卫生研究院的数据，并鼓励读者使用真实的数据集做项目。...我希望你会积极主动的尝试不同的数据挖掘方法。这本书由一系列互相贯通的小分支组成，当你读完这本书的时候，你就为理解数据挖掘技术奠定了夯实的基础。..., etc 这本书是基于斯坦福大学的计算机科学课程 cs246（海量数据挖掘）和 CS345A （数据挖掘）而撰写的。
描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。 集中趋势分析 集中趋势分析主要靠平均数、中数、众数等统计指标来表示数据的集中趋势。例如被试的平均成绩多少？是正偏分布还是负偏分布？...这种关系既包括两个数据之间的单一相关关系——如年龄与个人领域空间之间的关系，也包括多个数据之间的多重相关关系——如年龄、抑郁症发生率、个人领域空间之间的关系；既包括A大B就大(小)，A小B就小(大)的直线相关关系...实际上，相关关系唯一不研究的数据关系，就是数据协同变化的内在根据——即因果关系。获得相关系数有什么用呢？...适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。...对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的，而且能够同时处理数据型和常规型属性，在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。
任何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程： 数据采集–>数据存储–>数据处理–>数据展现(可视化，报表和监控) ?...其中，数据采集是所有数据系统必不可少的，随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战也变的尤为突出。...这其中包括： 数据源多种多样 数据量大 变化快 如何保证数据采集的可靠性的性能 如何避免重复数据 如何保证数据的质量 我们今天就来看看当前可用的六款数据采集的产品，重点关注它们是如何做到高可靠...在商业化的大数据平台产品中，Splunk提供完整的数据采金，数据存储，数据分析和处理，以及数据展现的能力。...Chukwa和Scribe由于项目的不活跃，不推荐使用。 Splunk作为一个优秀的商业产品，它的数据采集还存在一定的限制，相信Splunk很快会开发出更好的数据收集的解决方案。
Ø 在线推荐引擎 在线推荐系统负责提供实时接口服务，包括三个核心部分：用户特征模块、推荐执行引擎、共享内存模块； 用户特征模块： 存储用户画像和用户行为数据，起初我们使用 strkv 来存储，根据数据更新周期分为实时特征...、小时级特征、天级特征、月级特征；但是月级和天级用户量非常大，上线需要十几个小时，今年统一切到了 featurekv。...事实上，这些经验帮我们少走了很多弯路，我们的解决方案在业务适配方面做得还不错，在应用过程中功能没有大的改动，后续也只是在上面生长出更多能力。...下面简单提一下号码包平台设计思路，上面推荐管理端配置信息我们都是用户固定表格式来存储，但是号码包平台考虑到平台页面灵活性（未来配置信息变动大），我们方案是后台同学将配置生成 json 串，然后通过参数的方式传入给平台开发者提交挖包任务之后...运维成本高还有另外一个非常大的挑战是我们活动资源推送带来瞬间流量峰值。这个瞬间流量峰值，直接把推荐系统搞挂了，自动扩容还没启动，机器资源就跑满了，导致大量的逻辑失败。
2018 年，Li 等人发布了一个基于对话的电影推荐数据集 ReDial，并提出了一种基于自编码器的推荐算法来实现对话式推荐，能够根据对话和情感分类预测用户对电影的意见，然后将用户偏好输入自编码器中产生推荐...03 常识推荐 与人工智能的其他领域一样，推荐系统也面临着数据完整性的问题，即观测到的数据只涵盖一部分现实世界的情况。...因此，即使推荐结果在观测数据的范围内是合理的，这些结果在人看来可能是不合理的，即可能不符合常识。这些不符合常识的推荐内容会导致推荐准确率的降低，甚至影响用户对推荐系统的信任。...但是由于推荐系统观测到的数据并不存在常识知识，所以系统难以解决这类问题。 常识库是一种解决上述问题的关键技术。...如果喜欢本文欢迎 在看丨留言丨分享至朋友圈 三连 热文推荐 华为高层谈 35 岁危机，程序员如何破年龄之忧？ 为什么公司对候选人数据库能力的要求越来越高了？ 数据分析如何解决商业问题？
华为云 loT 也将继续为 Pulsar 社区贡献力量 大咖推荐-贺张俭 crossoverJie Pulsar 大规模的应用于我们的数据库 BinLog，可观测性系统中的 Trace 和 Metrics...大咖推荐-crossoverJie 程威 Apache Pulsar，是面向工业物联网场景的顶级消息队列系统，且提供稳定的实时数据处理能力。...大咖推荐-程威 董帅 Pulsar 作为下一代云原生分布式消息流平台，集消息、存储、轻量化函数式计算为一体，采用计算与存储分离架构设计，支持多租户、持久化存储、多机房跨区域数据复制，具有强一致性、高吞吐...大咖推荐-郑文 梁远鹏 Apache Pulsar 采用存储计算分离的架构非常符合现代化云原生的设计理念，还拥有开箱即用的多租户，多机房跨区域数据复制以及冷数据长期存储等实用功能，社区也非常活跃，非常值得尝试...大咖推荐-吴延赞 杨仪军 Pulsar 是新一代数据高可靠、读写高性能与低延时、低成本云原生消息系统。
2018 年，Li 等人发布了一个基于对话的电影推荐数据集 ReDial，并提出了一种基于自编码器的推荐算法来实现对话式推荐，能够根据对话和情感分类预测用户对电影的意见，然后将用户偏好输入自编码器中产生推荐...03 常识推荐 与人工智能的其他领域一样，推荐系统也面临着数据完整性的问题，即观测到的数据只涵盖一部分现实世界的情况。...因此，即使推荐结果在观测数据的范围内是合理的，这些结果在人看来可能是不合理的，即可能不符合常识。这些不符合常识的推荐内容会导致推荐准确率的降低，甚至影响用户对推荐系统的信任。...但是由于推荐系统观测到的数据并不存在常识知识，所以系统难以解决这类问题。 常识库是一种解决上述问题的关键技术。...、因果、常识等方面的前沿话题，分析推荐系统在数据融合、系统扩展、性能评估等方面的关键挑战，并探讨如何设计负责任的推荐系统等。
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