推荐引擎的总结性文章_推荐引擎的工作原理_neo4j中的not子句作为推荐引擎 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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MySQL存储引擎之Myisam和Innodb总结性梳理

Mysql有两种存储引擎：InnoDB与Myisam，下表是两种引擎的简单对比 MyISAM InnoDB 构成上的区别：每个MyISAM在磁盘上存储成三个文件。...=1 where name like “%aaa%” MySQL存储引擎MyISAM与InnoDB如何选择 MySQL有多种存储引擎，每种存储引擎有各自的优缺点，可以择优选择使用：MyISAM、InnoDB...虽然MySQL里的存储引擎不只是MyISAM与InnoDB这两个，但常用的就是两个。两种存储引擎的大致区别表现在： 1）InnoDB支持事务，MyISAM不支持，这一点是非常之重要。...所以，选择何种存储引擎，视具体应用而定： 1）如果你的应用程序一定要使用事务，毫无疑问你要选择INNODB引擎。但要注意，INNODB的行级锁是有条件的。在where条件没有使用主键时，照样会锁全表。...关于Mysql数据库默认的存储引擎： MyISAM和InnoDB是MySQL的两种存储引擎。

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推荐的几篇文章

1.基于Sphinx+MySQL的千万级数据全文检索（搜索引擎）架构设计 http://blog.s135.com/post/360/ 2.百度、新浪、Mixi、Apache社区赞助的开源key-value...分布式存储系统 http://blog.s135.com/post/394/ 3.利用Tokyo Tyrant构建兼容Memcached协议、支持故障转移、高并发的分布式key-value持久存储系统...http://blog.s135.com/post/362/ 4.亿级数据的高并发通用搜索引擎架构设计 http://blog.s135.com/post/385/ 5. dbcached──“分布式

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PawSQL 索引推荐引擎

PawSQL 索引推荐引擎是PawSQL自动化SQL优化平台的核心功能，它支持ANSI标准的DML语法以及其他SQL方言的解析，通过对SQL语句的语法分析，结合表结构定义信息及统计信息，对所有可能的语法组合能推荐出合适的索引...索引的作用从性能收益的角度，索引的作用有如下三个方面（更多和索引相关的介绍，请参考本公众号的两篇文章数据库索引的类型和如何创建高效的索引）： 1、快速定位等值常量条件等值关联条件范围条件 2、...PawSQL的索引推荐是基于查询块（Query Block）的，某些重写优化算法能够将索引推荐相关的部分推导或是下推至查询块中，从而让索引推荐引擎推荐出合适的索引，下面以过滤谓词下推重写为例，介绍重写优化如何影响索引的推荐...p，PawSQL索引引擎推荐出的索引是（c_acctbal，c_nationkey），其只能被用来做索引范围扫描而当开启了过滤条件下推重写优化后，推荐的索引为（c_nationkey, c_acctbal...类似的，能够帮助PawSQL索引引擎推荐更有效的索引的重写优化算法还包括：LIMIT子句下推重写优化，外连接转化为内连接优化，投影下推优化，SATTC优化等等。

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推荐引擎如何工作？

推荐引擎是一种数据过滤引擎，它通过算法及数据来给特定的用户推荐相关商品。简而言之，它只不过是一个自动的“商店导购员”。你访问在线商店时，它不仅给你展示你要的产品。...随着网络数据的日益暴涨，用户数量的显著提升，推荐引擎对于网店及电商公司的重要性日渐提高。其重要性表现在：电商公司通过推荐引擎查找信息，根据用户的喜爱偏好为其提供相关商品信息。推荐引擎如何工作？...典型的推荐引擎通过以下四个阶段处理数据：收集，存储，分析和过滤。...（就像亚马逊推荐引擎一样，拥有“组合购买”、“为你推荐”标签）存储数据通过算法处理越多的数据，推荐结果就更加精准。这意味着，任何推荐引擎项目都可以转变成大数据项目。...过滤数据下一个步骤是过滤数据，得到必要的相关数据，以此为用户提供推荐。我们需要从各式各样的算法中选择适合推荐引擎的算法。

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调用当前栏目推荐文章的办法

PHPCMS用户知道，要调用推荐文章的话，可以用默认的推荐位标签实现，例如 {pc:content action="position" posid="10" catid="$catid" num="20...但是只能调用一个属性的推荐位，如果有时候需要调用全部推荐位的又该怎么弄呢？今天就教大家怎么实现吧！下面的标签即可实现只要勾了推荐位的文章都给调用出来噢！...`inputtime` DESC" num="15"} {$CATEGORYS[$catid][catname]}推荐文章 {loop $data $r} {$r[title]} {/loop} {.../pc} 较真的盆友可能会问，那要是文章全部都是没有勾推荐位岂不是没有数据而空白了么？...`inputtime` DESC" num="15"} {if $data} {$CATEGORYS[$catid][catname]}推荐文章 {loop $data $r} {$r[title]}

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基于redis的最新文章推荐

://www.runoob.com/redis/redis-strings.html 原因：hash就像数据库一样，我们把文章id作为key，value作为文章内容的载体用到的方法： Hmset...id，与用户推荐过文章列表存储在这里用到的方法： Set ：http://www.runoob.com/redis/strings-set.html Get ：http://www.runoob.com.../redis/strings-get.html 3.实现 1.我们把最新文章前1000条数分别存入hash，与string结构中 //从db查询出来的文章列表 List articleList =...("articleIdList", ids); 2.查询最新文章实现 //获取用户推荐过文章列表 List hasRecommendList = jedis.get("hasRecommedArticle..."+userId); //获取推荐文章id列表 List recommendList = jedis.get("articleIdList"); //做推荐文章列表与用户推荐过文章列表差集

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推荐非常强大的风控引擎项目！

伴随着移动互联网的高速发展，羊毛党快速崛起，从一平台到另一个平台，所过之处一地鸡毛，这还不是最可怕的，随之而来的黑产令大部分互联网应用为之胆寒，通常新上线的APP的福利比较大，风控系统不完善，BUG...针对这一现象，拥有一款实时的风控引擎是所有带有金融性质的APP 的当务之急，Radar应景而生。...Radar前身是笔者前公司的一个内部研究项目，由于众多原因项目商业化失败，考虑到项目本身的价值，弃之可惜，现使用Springboot进行重构，删除了很多本地化功能，只保留风控引擎核心，更加通用，更加轻量...项目特点实时风控，特殊场景可以做到100ms内响应可视化规则编辑器，丰富的运算符、计算规则灵活支持中文，易用性更强自定义规则引擎，更加灵活，支持复杂多变的场景插件化的设计，快速接入其它数据能力平台...Redis：提供缓存支持，Engine 利用发布订阅特性监听管理端相关配置的更新 Groovy：规则引擎，风控规则最后都生成 groovy 脚本，实时编辑，动态生成，即时生效。

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推荐引擎所面临的终极挑战

摘要：推荐系统其实离我们并不遥远，就像大家到淘宝上买东西一样，买完东西之后，屏幕下方就会出现类似的商品。这是推荐系统最直接的一种形式，那么在其他方面的推荐系统、推荐引擎会遇到什么样的挑战呢？...这句话的源头出自推荐引擎，推荐引擎就是根据你过去的购买记录，来预测你未来的购买行为的一种系统，它还可以根据和你拥有类似品味的人的购买记录来预测你接下来的行为。好的推荐系统能够将营业额提高几个百分点。...这也是为什么网店和在线服务一定要拥有一个推荐系统的原因。通过上面的解释，我们不难理解为什么人们对于提高推荐引擎的性能一直兴趣高昂。...那么，对于推荐引擎来说，下一个突破点在哪里？今天，从在 MIT 工作的 Amy Zhang 和他同事的身上，我们找到了答案。...系统推荐的最终方法最后的问题是，一旦算法发现多人共享一个账号时，什么样的推荐才是合适的。答案非常直接，选取每个使用者最有可能接受的几个推荐，将这些推荐组成一个表单显示。

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得物推荐引擎 - DGraph

我们于 2022 年下半年启动了 DGraph 的研发，DGraph 是一个 C++项目，目标是打造一个高效易用的推荐引擎。推荐场景的特点是表多、数据更新频繁、单次查询会涉及多张表。...了解这些特点，对于推荐引擎的设计非常重要。通过阅读本文，希望能对大家了解推荐引擎有一定帮助。为什么叫 DGraph？...因为推荐场景主要是用 x2i(KVV)表推荐为主，而 x2i 数据是图(Graph)的边，所以我们给得物的推荐引擎取名 DGraph。...数据库和大部分业务代码里面都可以这么做，这些场景加锁是解决读写问题最靠谱的选择。但是在推荐引擎里面，对于读取的性能要求非常高，核心数据的访问如果引入锁，会让引擎的查询性能受到很大的限制。...*文/寻风本文属得物技术原创，更多精彩文章请看：得物技术官网未经得物技术许可严禁转载，否则依法追究法律责任！

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Mongoing中文社区的精华文章推荐

所以有了今天的第一篇文章。...总结 collMod的作用是非常明显的，可以帮助DBA去规避之前由于Schemaless而无法约束开发的窘境。可以就collMod来规范MongoDB的开发过程。...这个时候就有一个疑惑了，是否如此的强一致性、检查性，会对我们在日常操作中，产生明显的性能影响呢？由此，引发了我写这篇文章的欲望。...我们的query 也是通过_id 来获取的。...- 结合最大、最小、95% 和99% 的数据上可以得出，平均值的延迟是由于波谷的一些少数慢插入导致的。 - 综合之前的所有压测报告，我们发现其实validator 对性能的影响真的可以忽略不计啊~~~

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腾讯推荐引擎组员工：谈谈推荐系统架构

推荐系统很重要的一点是“快”，所以索引还必须有实时更新能力。...这是降低系统延时、提升推荐系统时效性的关键。 elk日志收集以elk收集日志监控各项指标可说是开源的标准的日志处理方式，如果没有特殊情况实在没有必要自己搞一套日志流程。...elk可以很方便地跟踪一次请求的全流程日志，这点对排查问题十分重要。进一步，如果经常需要确认为什么一篇文章没有被推荐出来，通常需要人工分析日志，有了elk后建立简单分析流程可以快速解决这个问题。...更进一步，利用elk完全可以对整个推荐流程进行日志分析，如分析推荐理由，过滤原因，统计推荐效果等。当然对于体量大的业务日志量会非常惊人，这里只要抽样部分日志即可。...强大的A/B实验工具是做好推荐的关键。A/B实验工具几乎都是按google的分层实验论文设计的。要做好推荐，这方面还是值得研究研究的。

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个性化推荐系统（二）---构建推荐引擎

推荐系统介入线上各种业务，推荐系统当下已经介入内容方面：文章、问答、评论等各个业务系统，商品sku：纯商品、消息push、素材，混合多个业务同时推荐。...推荐引擎是一定要搞得了，业务发展极快，哪个业务都要接入个性化推荐。构建推荐引擎没什么好探讨的了，现在需要思考和探讨的是怎么构建推荐引擎。从哪个角度思考呢？...杉枫是从个性化推荐系统、广告投放系统、搜索引擎三个既存在相似又有差异的系统着手思考的。...搜索引擎有极好的开源实现以及大量的架构分享文章，确定从搜索引擎入手，借鉴搜索引擎打造属于我们自己推荐引擎。 ...有了搜索引擎可以借鉴，但推荐系统虽然像搜索引擎，但毕竟不是搜索，推荐比搜索多得是，召回流程更多、更广泛，并且需要召回的范围是基于用户画像来构建的，搜索核心是输入词与文章之间的匹配程度，搜索引擎核心到今天依然是

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9月.精华文章推荐

, 当我把这篇文章给TJ过目后，TJ直接给我建议了下一篇文章的题目“开启权限认证对性能产生的影响”。...从3.0后，SCRAM-SHA-1 已成为默认的加密算法。但是如果是从2.6升级到3.0版本的，MongoDB还是支持 MONGODB-CR 算法的，然而官方极力推荐升级算法。...希望今天这篇文章能够帮助到那些担心有安全问题，但又更担心性能问题的小伙伴们~ 调研为了避免重复造轮子并做好万手准备，先做一番深入的调研，并验证自己对整个过程中可能发生的问题，是一个必须的过程。...这里的ticket是什么东西？这里的ticket是引擎可以设置的一个限制。...正常情况下，如果没有锁竞争，所有的读写请求都会被pass到引擎层，这样就有个问题，你请求到了引擎层面，还是得排队执行，而且不同引擎处理能力肯定也不同，于是引擎层就可以通过设置这个ticket，来限制一下传到引擎层面的最大并发数

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9月.精华文章推荐

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取消dedecms 推荐文章标题加粗

推荐的文章Dedecms系统默认会对其标题加粗，也就是加了。...有些用户觉得没有必要，以下介绍取消推荐文档标题加粗的方法：用记事本打开include目录下的arc.listview.class.php文件，找到 $row['title'] = "".

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取消dedecms 推荐文章标题加粗

推荐的文章Dedecms系统默认会对其标题加粗，也就是加了。...有些用户觉得没有必要，以下介绍取消推荐文档标题加粗的方法：用记事本打开include目录下的arc.listview.class.php文件，找到 $row['title'] = "".

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推荐引擎算法 - 猜你喜欢的东西

在一些音乐网站、书评网站、电影网站也有类似的推荐系统，比如豆瓣上的“豆瓣猜”、百度音乐的“为你推荐”等，推荐结果都不错。...5, 0, 0, 1, 1], [1, 1, 1, 2, 0], [2, 2, 2, 0, 0], [1, 1, 1, 0, 0], [5, 5, 5, 0, 0]] 推荐引擎..., 返回前N个课程推荐引擎需要一个对课程评估分值的函数 ''' 函数功能：在给定相似度计算方法的条件下，估计该用户对课程的评分值 input ds: 评价矩阵 userIdx: 用户编号...similarity * userRating if simTotal == 0: return 0 else: return ratSimTotal/simTotal #预计得分推荐引擎代码...''' 推荐引擎: 给用户推荐N个最喜欢的课程 input ds: 评价矩阵 userIdx: N: 最高推荐N个结果 simFunc estFunc '''

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推荐系统和搜索引擎的关系

图1：搜索引擎和推荐系统是获取信息的两种不同方式主动或被动：搜索引擎和推荐系统的选择获取信息是人类认知世界、生存发展的刚需，搜索就是最明确的一种方式，其体现的动作就是“出去找”，找食物、找地点等，到了互联网时代...形象的来说，推荐引擎又被人们称为是无声的搜索，意思是用户虽然不用主动输入查询词来搜索，但是推荐引擎通过分析用户历史的行为、当前的上下文场景，自动来生成复杂的查询条件，进而给出计算并推荐的结果。...（或其组合方式F1）、P@N等方法，具体可参见之前发表于InfoQ的文章《怎样量化评价搜索引擎的结果质量陈运文》。...近年来，搜索引擎逐步融合了推荐系统的结果，例如右侧的“相关推荐”、底部的“相关搜索词”等，都使用了推荐系统的产品思路和运算方法（如下图红圈区域）。 ?...搜索引擎中融合的推荐系统元素推荐系统也大量运用了搜索引擎的技术，搜索引擎解决运算性能的一个重要的数据结构是倒排索引技术（Inverted Index），而在推荐系统中，一类重要算法是基于内容的推荐（Content-based

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推荐一个SDK(引擎): HeliumProject

N3停止更新之后, 这个是目前我觉得质量最高的代码 http://heliumproject.org/ 代码在GitHub上: https://github.com/HeliumProject 默认是没有...sln文件的, 需要用premake4生成: 打开Visual Studio 2008 Command Prompt 转到HeliumProject目录如果不想编译, 可以把premake4.lua里的...Python和FBX SDK, 可以把Helium.CheckEnvironment()注释掉执行Utilities/Win32/premake4.exe vs2008 好了, Premake目录下就有生成好的所有

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推荐一个SDK(引擎): HeliumProject

N3停止更新之后, 这个是目前我觉得质量最高的代码 http://heliumproject.org/ 代码在GitHub上: https://github.com/HeliumProject 默认是没有...sln文件的, 需要用premake4生成: 打开Visual Studio 2008 Command Prompt 转到HeliumProject目录如果不想编译, 可以把premake4.lua里的...Python和FBX SDK, 可以把Helium.CheckEnvironment()注释掉执行Utilities/Win32/premake4.exe vs2008 好了, Premake目录下就有生成好的所有

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