随着全球数字化、5G通信技术的成熟、互联网应用于各行各业，累积的数据量越来越大，越来越多企业、行业和国家发现，可以利用类似的技术更好地服务客户、发现新商业机会、扩大新市场以及提升效率，由此引发了一场新的技术革命.
好的开始等于成功的一半，2022给自己一个美好的期许!为了感谢2021年广大技术人对奈学科技的关注和支持，在2022新年开篇之际，奈学科技的核心教研团队将于1月11日特别推出【奈学科技技术开放日】免费体验学习活动，以高含金量的智慧福利倾情回馈广大学员！提到推荐系统，技术圈里的大家一定不会感到陌生，早在2011年9月的百度世界大会上，李彦宏将推荐引擎与云计算、搜索引擎并列为未来互联网战略规划以及发展方向。PC时代是搜索的天下，而移动时代则是推荐的主场。最近十年尤其最近五年，借助推荐系统的技术和名头，异军突起的
还记得去年人满为患的推荐系统论坛吗？没错，就是那个挤都挤不进去的推荐系统论坛。2017年12月9日，在2017中国大数据技术大会上，该论坛将再次重装上阵！ 推荐系统论坛向来是中国大数据技术大会上最受关注的论坛之一，去年，推荐系统论坛给大家带来了《基于大数据的个性化出行服务与公共资源协同分配》、《易到大数据的过去、现在和将来》、《滴滴交通大数据实战》、《综合交通运行感知体系构建与监测大数据统筹应用》、《携程Spark 算法平台及其应用》等精彩内容。 而在今年的推荐系统论坛上，论坛主席AdMaster技术副总裁
开头 大家好,我是程序员manor,我希望自己能成为国家复兴道路的铺路人,大数据领域的耕耘者,平凡但不甘于平庸的人。 暑假打算做一个大数据项目巩固所学知识, 学习的课程是某硅谷的实时推荐和机器
为了更好帮助企业深入了解国内外最新大数据技术，掌握更多行业大数据实践经验，进一步推进大数据技术创新、行业应用和人才培养，2015年12月10-12日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF大数据专家委
近几年，基于图嵌入技术的推荐系统已成为一个热门的研究焦点，并将随着图嵌入技术的不断发展而持续。近日发布的《基于图嵌入技术的推荐系统》长文综述，系统地阐述了二部图、广义图和知识图谱上的图嵌入技术，以及将它们应用到对应推荐场景中的推荐模型。同时还在传统推荐（例如UBCF、IBCF这类直接作用在网络拓扑结构上进行分析的、非机器学习的推荐模型）和基于图嵌入的推荐之间通过实验进行了比较，提出了在两者间进行权衡的策略和在两者间进行融合的新观点。
大数据开发需要学哪些项目？从哪里入手比较好？大数据时代的兴起，带起了批量先进技术的发展，于大数据技术而言，核心就是数据，包括我们的个人信息、浏览记录和购买详单等等，都是庞大的数据库中的一个数据。而大数据程序员在学习过程中，就会跟这些数据打交道，接触到不同的项目，从而不断升级自己的技术库。
本文介绍了大数据推荐系统在广告投放中的应用和实践，包括Facebook、Google、微博、360、腾讯、Oracle等公司的实践案例。文章还介绍了推荐系统架构设计、数据处理、模型训练、实时推荐等方面的技术细节。
大数据文摘原创文章 作者：Larry，“大数据文摘”主笔，数据行业从业者。 编注：“大数据文摘”的很多读者亲友，一些纯粹的大数据爱好者，甚至有一部分企业管理者经常在后台向我们建议，希望我们能把大数
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
很早之前就有过想写推荐系统系列文章了，本人曾任职高级大数据工程师全程参与过推荐系统的搭建，故在搭建推荐系统算得上是有一定的经验。推荐系统搭建有相当多的细节和要考虑的业务情况，以及要结合当前业务信息和用户信息的多维度属性，可以说得上是个大工程。做推荐系统的最看重的就是模块设计和用户画像体系，这两块相当于推荐系统的心脏和肌肉，光靠一篇文章是比较难全面讲解整体推荐系统的搭建的，好在腾讯云推出了向量数据库，免去了最为繁琐复杂的向量数据库设计步骤，可以直接利用腾讯云数据库强大的功能快速构建推荐系统。本篇文章将详细介绍推荐系统的定义以及推荐系统的架构设计，和深入浅出讲解向量分析，最后通过实例案例结合腾讯云向量数据库完成轻量级推荐系统搭建。
随着互联网的快速发展和大数据技术的不断成熟，用户推荐系统在各个应用领域变得越来越重要。本文将介绍如何利用大数据技术构建一个实时用户推荐系统。我们将通过结合Apache Kafka、Apache Spark和机器学习算法，实现一个高效、可扩展且准确的推荐系统。同时，本文还将提供具体的代码实例和技术深度解析，帮助读者更好地理解和实践。
在2014年以后，大数据领域内掀起了一股强劲的Apache Spark学习和应用的浪潮。 Apache Spark以内存计算为核心，以其通用，快速和完整的生态圈等特点，正在逐步取代速度较慢的hadoop，越来越多的应用在了企业中。 ADHOC SQL查询，流计算，数据挖掘 ，图计算，R语言，一个又一个功能强大的组件使得越来越多的spark爱好者和企业界意识到 ，只要掌握一门spark技术，就能够为大多数的企业遇到的大数据的应用场景提供明显的加速。 学习Spark，成为一名合格的Spark工程师，使得每个致力于大数据行业的人，不仅能得到技术上的提升，也为个人的薪资带来了巨大的提升空间。
【摘要】 GaussDB(for Redis)轻松搞定推荐系统核心存储，为企业级应用保驾护航。
作者在《推荐算法工程师的成长之道》这篇文章中讲到推荐算法工程师是一个好的职业选择，并且讲解了职业发展路径及定位、怎么成长等话题(还没看的可以看起来)。
最近在做推荐系统，在项目组内做了一个分享。今天有些时间，就将逻辑梳理一遍，将ppt内容用文字沉淀下来，便于接下来对推荐系统的进一步研究。推荐系统确实是极度复杂，要走的路还很长。
文摘化缘：要人不要钱 大数据文摘成立于2013年7月，我们专注大数据，每日坚持干货分享，从未间断。更加难能可贵的是我们没有一个全职人员，完全依靠志愿者在运营（回复“志愿者”可了解更多）。为了提供更好的服务，我们准备做个网站，将已经收集整理的精彩文章放在网站上。无奈，在现有志愿者中，我们缺乏拥有相关经验的志愿者。如果您有以下技能，愿意为网站出力，做建站志愿者，请加入我们。您的名字将永远出现在我们的志愿者名单上。如果您有兴趣加入，请点击文末“阅读原文”登记，我们会联系您，非常谢谢！ 我们需要： UI设计师 Wo
近段时间团队在扩建算法小组，首当其冲的岗位就是推荐算法工程师，然而历经一、两个月的招聘后，却发现一个事实，推荐算法工程师太难招了。
1. 什么是推荐系统 推荐系统是一种信息过滤系统，近年来非常流行，应用于各行各业。 比如大家耳熟能详的快手、头条、手机百度、淘宝、京东、应用宝...几乎各个平台都有一个智能推荐的功能。 2. 推荐的主要方法 推荐系统产生推荐列表的方式通常有两种： 基于算法的推荐：协同过滤，逻辑回归、决策树 基于内容推荐 协同过滤方法根据用户历史行为（例如其购买的、选择的、评价过的物品等）结合其他用户的相似决策建立模型。这种模型可用于预测用户对哪些物品可能感兴趣（或用户对物品的感兴趣程度）。 基于内容推荐利用一些列有关物品的
随着音乐行业的不断发展和热爱音乐的人不断增加，为了适应当今社会人们追求质量和高标准的生活，从大量的歌曲中找到个人喜好的小部分歌曲成了当务之急，然而普通的系统已经无法处理这种相当大的数据，然而基于大数据的音乐推荐系统作为可以解决这个重要难题的主要解决办法，其方法的好用程度已经成为了人类高标准生活的重要的一部分。随着计算机技术和互联网的高速发展，大量的数据随之产生，如何从大量的、冗余度、低质量的数据中找到符合要求的高质量数据成为了重中之重，所以构建一个能够将大量低质量、复杂、冗余的数据转换成高质量数据的音乐推荐系统有非常重要的意义。
【大数据100分】王答明：个性化推荐的前世今生及1号店实践 主讲嘉宾：王答明 主持人：中关村大数据产业联盟 副秘书长 陈新河 承办：中关村大数据产业联盟 嘉宾介绍： 王答明： 1号店IT资深经理，负责个性化推荐/大数据挖掘。早年曾在Intel, Alcatel等公司做过大型分布式系统，p2p网络, 移动自组织网络等分布式协议的研发。后加入Autodesk，成为其内容搜索组上海区的创始成员和技术负责人，期间曾负责过基于机器学习的自动分类，分词和信息抽取等方向，也曾带团队利用hadoop对搜索的backe
“大数据” 三个字其实是个marketing语言，从技术角度看，包含范围很广，计算、存储、网络都涉及，知识点广、学习难度高。
写在正文之前 最近在做推荐系统，在项目组内做了一个分享。今天有些时间，就将逻辑梳理一遍，将ppt内容用文字沉淀下来，便于接下来对推荐系统的进一步研究。推荐系统确实是极度复杂，要走的路还很长。 A Fi
作者：Derrick Harris 翻译：岳辰 校对: 陈洁(转载请保留) 摘要：Cloudera目前正在进行一个名叫Oryx的开源项目，旨在将机器学习的方法代入Hadoop，而这个早些时候Apache Mahout做过类似的尝试都以失败告终。 当Hadoop软件的卖方Cloudera在去年收购一家总部在伦敦的公司Myrrix时，他们并没有大肆宣传。他们也没有将之后公司在机器学习技术方面的成就带入公众的视线里。而公司的技术以及她的创始人，Sean Owen，却很可能成为一笔非常可观的资产。 在
曾经有一个笑话“隔着互联网，没有人知道对面是不是一条狗。”如今再看这个笑话却已是有几分老古董的味道，互联网不再是蒙住人们双眼的纱布，反而透过这个介质我们的生活习惯，兴趣偏好等等都会展露无遗。可以说，“隔着互联网，所有人都知道对面是条哈士奇。”这意味着随着信息技术的发展，数字化的虚拟世界逐步和现实世界进一步融合，虚拟世界的影响力会不断地渗透到现实，这样的未来有点像电影《黑客帝国》的场景，每个人都是由0，1这两个数字拟合的具象物，不论我们在网络上每一次购买，收藏，评论，还是在小说网站的搜索，放入书架都会在我们的
12 月 8 日，北京新云南皇冠假日酒店，由中国计算机学会主办，CCF 大数据专家委员会承办，CSDN、中科天玑数据科技股份有限公司协办的 2018 中国大数据技术大会（BDTC）圆满落下帷幕。
从前东家离职已经一个多月的时间了，在这一个月，前前后后也和几家公司做了技术交流，自己也第一次静下来这么久来思考总结。今年是我毕业的第五年，也正巧赶上年底，就把这些凑到一起写个小总结吧，也没有什么主题，没有主次，纯粹记录，想到哪儿写到哪儿。 1. 推荐系统 在最近的三四年时间里，我的主要工作就是搭建推荐系统，这几年来不说看了上千篇论文也有数百篇了，这种专注让我自认为在推荐系统领域至少处在一个业界相对领先的水准，但是也恰恰是这段经历让我被打上了深深的标签：他是一个“推荐系统专家”。既然这样，那我就先来说说推荐系
马云说：互联网还没搞清楚的时候，移动互联就来了，移动互联还没搞清楚的时候，大数据就来了。近两年，“大数据”这个词不断涌入大众的耳海，面对大数据，许多人都一头雾水。它貌似有着高不可攀的地位，却早已无声无息的融入我们生活的方方面面。前段时间热门事件“小李子莱昂纳多结束22年的悲情陪跑，“冲奥”成功，登顶奥斯卡影帝”获得媒体的争相报道。但比这一事件更受大众关注的则是在颁奖典礼到来之前，国外媒体以及大数据分析平台就已经纷纷进行奥斯卡预测，某知名人工智能预测公司依靠大数据命中奥斯卡三项大奖，大数据的预测能力无疑成为这
正在举办的KDD2018（国际数据挖掘与知识发现大会）是数据科学领域的顶级学术盛宴，京东全面亮相，并以发表10篇论文的成绩展示了中国技术发展的“京东力量”，创新的技术和落地的应用成为这些论文最吸引行业关注的特色。
1.总跟女票说我是做大数据的，女票也跟她朋友说我是做大数据的，但一问是啥，我跟我女票解释了半天她都没听懂，她也不知道怎么跟她朋友说。最好的解决方法是换女票，当然这是不存在的，想都不会想也不敢想。于是乎说写篇她看完也能知道大数据的文章给她。
58同城是中国本地生活服务应用的代表。从最新数据规模上看，58同城已经超过了美国的Graigslist成为该领域世界第一，拥有超过1.3亿的月独立用户和400多万的季度活跃本地商户,月度发布超过5600万条本地生活服务信息。更复杂的是，58同城覆盖了诸如招聘、二手、二手车、房产等几乎所有垂直生活服务领域，所以数据类型非常异构多样。本案例将介绍在这样一个海量异构的数据源上，如何构建一个满足全领域需求的个性化推荐引擎。 PPT要点： 推荐系统：发现用户偏好，给用户主动推荐符合其意图的信息 好友推荐，商品推荐，网
1，离线数据处理：项目内容为通过对网站访问日志的采集和清洗，结合数据库中的结构化用户数据，统计并展示网站的PV、UV情况，以对网站的运行情况进行监控。通过此项目，回顾并串联前面讲述的离线数据处理相关技术，如：FIune、Sqoop、Hive、Spark等，了解和掌握PB级数据离线处理的一般过程和架构。
5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）、Veracity（真实性）。
前言 近年，大数据，人工智能无疑是最火热的话题，本次由iTechClub华南分会和腾讯SNG数据中心联合举办的“腾讯QQ大数据与AI应用”沙龙，旨在秉承iTechClub爱技术、爱生活的宗旨，结合腾讯SNG数据中心在大数据，AI应用上多年的经验和沉淀，为大数据技术相关从业人员搭建交流分享的平台，促进大数据技术爱好者们相互交流和学习，让大家在分享交流中共同成长。 沙龙分享 3月24号，由iTechClub华南分会和腾讯SNG数据中心联合举办的“腾讯QQ大数据与AI应用”沙龙在腾讯大厦圆满举行。沙龙邀请了腾讯S
活动概况 ---- 活动主题：客户标签画像推荐系统 活动嘉宾：李永、符鹏飞 活动对象：信息主管CIO、业务部门主管、工程师、SI人员 活动时间： 2015年9月19日14:00～17:30 活动地点：罗湖世界金融中心A座5楼（深南东路4003号） 主办承办：大数据厂商联盟、PPV课 嘉宾介绍及分享内容 ---- 嘉宾：李永——大数据厂商联盟秘书长 分享内容：《怎样规划部署大数据分析应用》 1，怎样部署客户（消费者、会员）统一视图（客户标签与360度画像） 2，怎样部署产品标签画像与订单分析 3
介绍 日常生活中，推荐工作都是怎样开展的呢？推荐来源于经验。假设现在有人需要你基于现实生活中的数据立刻作出推荐，你会怎样做呢？首先，我们会感觉自己得像智能顾问一样聪明。其次，我们做的已经超出人类的能力范围了。因此，我们的目标就是建立智能软件，让它为我们提供值得信赖的推荐系统。 当我们访问亚马逊、Netflix、 imdb等许多网站时，我们的潜意识里已经接触到了一些推荐系统了。显然，这些都已经成为了网络营销（网上推送产品）不可分割的一部分。我们在此做进一步了解。 本文中笔者通过生活中的例子向大家解释了推荐系统
2.1.1 VMware Workstation虚拟软件安装过程、CentOS虚拟机安装过程
1.前端: 如html/css/js等前端语言构建web页面,也可以通过如vue等相关技术进行前端工程化来编写页面
2015年12月10-12日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF大数据专家委员会承办，中国科学院计算技术研究所、北京中科天玑科技有限公司与CSDN共同协办，以“数据安全、深度分析、行业应用”为主题的 2015中国大数据技术大会（Big Data Technology Conference 2015，BDTC 2015）在北京新云南皇冠假日酒店盛大开幕。 12日的推荐系统分论坛，百度基础架构部高级架构师沈国龙、FreeWheel技术副总裁李旸、新浪微博算法技术总监姜贵彬、京东数字营销大数据高级总监万昊和猎
推荐系统的误区 回想起来，我也算是国内接触推荐系统较早的人之一了，最近和人聊天，觉得不少人对推荐系统有所误解，以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的，我只想说我经常说的那句话【不是这样的】，所以有了这篇文章。 第一次接触【推荐系统】是在两年前在某高校的互联网信息处理实验室的时候，那时候，【机器学习】和【大数据】都是新概念，但是差不多半年后，【大数据】的概念就开始风靡全球了，到现在已经被爆炒得面目全非。 那年还因此买了一本项亮的书《推荐系统实践》，那本书和现在的很多热门书籍一样，都是跟着概念热起来的。虽然
0x00 前言 最近发现身边有不少小伙伴想转行做数据工程师，聊天的过程中发现大家对该如何入门有很多迷茫的地方，周末写篇博客记录一下。 哪些人适合继续阅读 数据工程师该如何入门？话题有点大，而且每个人的理解都很不一样，因此我们会先限定一下会对这个话题感兴趣的人群： 做了几年其它软件开发，发现大数据方向更有前景 在校的童鞋，毕业后想搞数据开发，但是学校没相关课程 没搞过软件开发，对之前的工作没信心想搞互联网，发现大数据方向挺不错 本文结构 前面已经限定了一个大致的话题范围，下面介绍一下主要的文章结构： 数据工程
本文将介绍如何利用Kudu、Flink和Mahout这三种技术构建一个强大的大数据分析平台。我们将详细讨论这些技术的特点和优势，并提供代码示例，帮助读者了解如何在实际项目中应用它们。通过本文的指导，读者将能够掌握如何使用这些工具来处理大规模数据集，并进行智能分析。
随着大数据与人工智能(AI)技术的发展与成熟，国家政策层面对大数据与人工智能技术、创新、创业层面的支持，企业越来越意识到数据和AI技术的价值，并逐步认可数据是企业的核心资产。怎么利用大数据和AI技术从这些价值密度低、源源不断地产生的海量数据中挖掘商业价值，提升公司的决策力和竞争力，是每个提供产品/服务的公司(特别是toC互联网公司)必须思考和探索的问题。
2015年12月10-12日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF大数据专家委员会承办，中国科学院计算技术研究所、北京中科天玑科技有限公司与CSDN共同协办，以“数据安全、深度分析、行业应用”为主题的 2015中国大数据技术大会（Big Data Technology Conference 2015，BDTC 2015）在北京新云南皇冠假日酒店盛大开幕。 12日上午的推荐系统分论坛，百度基础架构部高级架构师沈国龙、FreeWheel技术副总裁李旸、新浪微博算法技术总监姜贵彬、京东数字营销大数据高级总监万昊
推荐系统的误区 回想起来，我也算是国内接触推荐系统较早的人之一了，最近和人聊天，觉得不少人对推荐系统有所误解，以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的，我只想说我经常说的那句话【不是这样的】，所以有了这篇文章。 第一次接触【推荐系统】是在两年前在某高校的互联网信息处理实验室的时候，那时候，【机器学习】和【大数据】都是新概念，但是差不多半年后，【大数据】的概念就开始风靡全球了，到现在已经被爆炒得面目全非。 那年还因此买了一本项亮的书《推荐系统实践》，那本书和现在的很多热门书籍一样，都是跟着概念热起来的。 虽
在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年，当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样，部落与部落之前没有任何工程、算法的交集。2013年，国内大数据时代到来，一方面如果做的事情与大数据不沾边，都显得自己水平不够，另外一方面京东业务在这一年开始飞速发展，所以传统的方式已经跟不上业务的发展了，为此推荐团队专门设计了新的推荐系统。 随着业务的快速发展以及移动互联网的
自从今年我在一些平台讲了几次推荐系统的公开课后，就有好多同学加我，问我推荐系统应该怎么入门，那么今天，我就结合自己的实际经历来聊聊推荐系统怎么入门比较好。
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