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Spark

是根据用户的行为、兴趣等特征,将用户感兴趣的信息、产品等给用户的,它的出现主要是为了解决信息过载和用户无明确需求的问题,根据划分标准的不同,又分很多种类别:根据目标用户的不同,可划分为基于大众行为的引擎和个性化引擎根据数据之间的相关性 ,可划分为基于人口计学的和基于内容的 ......通常,我们在讨论时主要是针对个性化,因为它才是更加智能的信息发现过程。 此外,在际的中,往往会针对不同的场景使用不同的策略以及多策略组合,从而达到最好的效果。 本篇文章主要通过应用Spark KMeans、ALS以及基于内容的算法来进行的构建,具体涉及到的数据、表和代码比较多,后续会在github上给出详细说明。 首先看一下的概况图: ? 本文更多是抛砖引玉,希望在大家做的过程中给出一个参考思路。

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读书|《

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    快手类

    什么是是一种信息过滤,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的功能。2. 的主要方法产生列表的方式通常有两种:基于算法的:协同过滤,逻辑回归、决策树基于内容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 架构??4 如何进行个性化?先明确地点、人物、时间、事件以及数据搭建特征首先你需要选取3大类数据指标。组合上一步中的特征,分为用户特征和物品特征,分别组合为两部分(两个表)。 智能剖析 (2月8号20:00-22:00): & 搜索淘宝京东『猜你喜欢』剖析快手原理与数学模型优酷战如果没赶上,会有录像回放的,全部免费噢。 除了的公开课,还有以上这些可供大家参考学习。

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    》—— 读后总结

    精准营销可以理解为帮助物品寻找用户,而个性化则是帮助用户寻找物品。 ?什么是?那么什么是呢?简单的来说,就是帮助用户和物品联起来,让信息展现在对他感谢兴趣的用户面前。 而的出现,则帮助用户在没有明确的目的时,根据行为历史或者用户信息为用户提供有价值的东西。所以一个完整的需要包括前段的展示页面,后台的日志以及良好的算法。? 个性化的应用现在个性化已经应用的很广泛了,比如:1 电子商务网站、亚马逊:个性化、相关(打包和相似产品)2 电影和视频网站,Netflix,YouTube,Hulu:基于物品用户评分进行 主要包括:上下文广告(通过用户浏览的内容)、搜索广告、个性化展示基于行为数据大多数的都是基于用户行为的,当你浏览了一款商品,列表将会更新,一些与你浏览产品相关或者类似的产品。 冷启动对于很多公司都是在一定规模才引入的,这时候已经拥有了大量的用户行为数据,做算法就很容易了。但是有一些想在初期就引入,这就比较困难了。

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    —— Spark ALS算法

    这里就不啰嗦了,直接贴代码,然后拿来运行就可以看到结果了,不过请注意该代码是基于 movelens 数据,所以想要运行你还得去下载一下这个数据,百度一下就有了噢 ALS算法也是spark提供的唯一的协同过滤算法 嗯,纯属过一把经瘾。。。哈哈package com.text import org.apache.spark.ml.recommendationimport org.apache.spark. * * regParam (defaults to 1.0). * L2正则的数lambda * * implicitPrefs (defaults to false which means using * * alpha (defaults to 1.0). * 当implicitPrefs为true时,表示对原始rating的一个置信度数,用于和rate相乘,是一个常值。 可以根据对于原始数据的观察,计先设置一个值,然后再进行后续的tuning。

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    京东电商

    分享嘉宾:孟崇 京东 架构负责人编辑整理:Hoh Xil内容来源:DataFun AI Talk出品社区:DataFun注:欢迎转载,转载请注明出处今天为大家分享下京东电商方面的经验,主要包括 :简介排序模块时更新召回和首轮排序验平台▌简介说到,最经典的就是协同过滤,上图是一个协同过滤的例子。 但是,现在绝大多数都不会直接使用协同过滤来做。目前主要用的是 learning to rank 框架。这里,是的框架,整个可以分为两部分,在线部分和离线部分。 整个大概就是这样的一个框架。和新闻、视频这类的内容相比,电商又有一些特殊的地方,比如:优化方向(点击、销售额、时长、用户留存等)。 我们展开看下在线:除了刚才说的召回和排序以及最终的调整之外,还有过程中的一些细节。

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    》读书笔记

    基于用户行为分析的算法是个性化算法的重要算法。也就是协同过滤算法。简单理解,就是通过不断分析用户以及和用户兴趣相同兴趣的人,跟网站互动,不断更新,找到用户最喜欢的物品,过滤掉不喜欢的物品。 隐性反馈主要是指用户浏览、购买、阅读等隐形行为,记录在日志中,而没有做出具体的喜好意向等。 协同过滤算法:1、基于邻域的方法: 1)基于用户的协同过滤算法:和用户兴趣相似的其他用户的兴趣物品 * 找到和目标用户兴趣相同的用户集合; * 找到这个集合中用户喜欢得,且目标用户没有听说过的给目标用户 ; 2)基于物品的协同过滤算法:用户感兴趣的物品相似的物品 * 并不利用物品的内容属性计算物品之间的相似度,而主要通过分析用户的行为记录计算物品之间的相似度。 * 可以利用用户的历史行为给结果提供解释。2、隐语义模型:3、基于图的随机游走算法:

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    百亿级通用

    我们每个人每天都会使用到不同的,无论是听歌,购物,看视频,还是阅读新闻,都可以根据你的喜好给你你可能感兴趣的内容。不知不觉之间,已经融入到我们的生活当中。 例子际的中,学习处理的用户数据量会更大,数据的维度也更多,用到的模型也会更复杂,常用的有协同模型、内容模型和知识模型。 的离线和在线计算分工学习训练一个模型一般会花比较长的时间,这部分我们称为离线计算,对时性要求并不高,比如,可以在几个小时的时间内计算出来,重要的是模型的质量。 R2有下面几个特点:海量,目前在R2上,每天处理上百亿的个性化请求;时,每个请求的处理平均延时为18ms;可靠,稳定性为99.99%。R2从一开始就是围绕线上服务而设计。 这些功能降低了的技术门槛,使得搭建变得简单便捷。

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    》的阅读笔记

    作为新年的第一篇文章,为大家奉上的入门书籍《》的思维导图。对于我而言,因为是全新的领域,囿于能力所限,思维导图可能不是那么完美。 ?

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    列 | 一、流程设计

    主要解决的是信息过载问题,目标是从海量物品筛选出不同用户各自喜欢的物品,从而为每个用户提供个性化的往往架设在大规模的业务之上,不仅面临着用户的不断增长,物品的不断变化,而且有着全面的评价指标和严格的性能要求(Netflix 的请求时间在 250 ms 以内,今日头条的请求时间在 200ms 为了解决如上这些问题,通常被设计为三个阶段:召回、排序和调整,如下图所示:? 这里以文章为例,讲述一下的完整流程,如下图所示:? 同步业务数据为了避免的数据读写、计算等对应用产生影响,我们首先要将业务数据从应用数据库 MySQL 同步到数据库 Hive 中,这里利用 Sqoop 先将 MySQL 中的业务数据同步到

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    读书笔记 |《》- 个性化总结

    对于,本文总结内容,如下图所示:?.png文章很长,你可以跳着看你感兴趣的部分。一、什么是1. 为什么需要结论是,为了解决互联网时代下的信息超载问题。 离线验的优点是:不需要有对的控制权;不需要用户参与;速度快,可以测试大量算法;缺点是:数据集的稀疏性限制了适用范围,例如一个数据集中没有包含某用户的历史行为,则无法评价对该用户的结果; 8)时性时性,包括两方面:时更新列表满足用户新的行为变化;将新加入的物品给用户;9)健壮性任何能带来利益的算法都会被攻击,最典型的案例就是搜索引擎的作弊与反作弊斗争。 时性除了对用户行为的存取有时性要求,还要求算法本身具有时性,而算法本身的时性意味着:不能每天都给所有用户离线计算结果,然后在线展示昨天计算出来的结果。 内容主要来自于《》,以及相关论文、博客。

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    》:如何利用用户标签数据?

    基于标签的用户用标签来描述自己对物品的看法,因此,标签成为了联用户和物品的纽带。 而对,我们定义它的新颖度如下:? MovieLens在他们的中就采用了这种方法,关于这方面的研究可以参考GroupLens的Shilad同学的博士论文 。此外,电影网站Jinni也采用了这种方式(如图9所示)。 图9 Jinni允许用户对编辑给的标签进行反馈基于图的算法----前面讨论的简单算法很容易懂,也容易现,但缺点是不够化和理论化。 图12 SimpleGraph的例子基于标签的解释----基于标签的的最大好处是可以利用标签来做解释,这方面的代表性应用是豆瓣的个性化。图13展示了豆瓣读书的个性化界面。?

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    遇上深度学习(三十二)--《》思维导图

    本文是项亮《》一书的思维导图,这本书介绍了中最基本的方法、冷启动问题及解决方案、如何利用标签、上下文信息以及社交网络数据进行等内容,对想要了解的同学来讲,算是一个比较好的入门作品 1、基础2、利用用户行为数据进行3、冷启动问题4、利用标签数据进行5、利用上下文信息进行6、利用社交网络数据进行7、评分预测问题

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    达观数据时演算用户动态数据 提升运营效率

    (达观数据联合创始人 于敬)1、架构从图中的框架图可以看出,整个从下往上依次可分为:基础层、模型层、算法层、组合层和应用层。在具体的业务场景中,这种层次结构和际的数据流向是对应。 达观数据采用三层结构,根据用户点击反馈时挖掘用户兴趣,最快最准的满足用户信息诉求。? 效果的好坏有多种维度,结合到际的业务场景,一般是选取主要的几个指标进行量化,通过不断的迭代和AB测试来优化。 达观数据的技术不仅在国际大赛上屡获殊荣,在工业界也给企业带来了在在的价值。 图11:点击反馈调权对点击率的影响5、结束语本文介绍了达观数据的一些经验,从框架图的五个层次详细说明了的整个流程。

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    解密深度学习在智能与应用

    另一方面,智能,本质上是从一堆看似杂乱无章的原始流水数据中,抽象出用户的兴趣因子,挖掘出用户的偏好,因此把深度学习与相结合成为近年来DL发展的一个新热点,事上,Spotify,Netflix ,Facebook,Google等公司早已经对如何把深度学习应用到中有了很多深入研究,并在际应用中取得了很好的效果提升 。? 本文是深度学习在应用列文章的第一篇,详细介绍了如何把受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine, 下面一简称RBM)应用到我们当前线上的中,包括RBM 的原理,在的应用及其并行化现的细节,后面两篇会详细介绍另外两个我们目前正在研究使用的深度神经网络,分别是递归神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)和卷积神经网络 五:小结本文详细分析了RBM在中的应用,从文中分析可以看出,RBM对的提升主要得益于它具有自动提取抽象特征的能力,这也是深度学习作用于的基础。

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    BDTC 2017 | 探索跨平台、异构数据、应用

    BDTC大会进入第三天,本次大会设置的论坛隆重登场。 刘炳源的分享主要集中在360智能工程中心已经做的,包括正在持续改进的一个产品360智能引擎服务。他们希望将一个作为云端的服务,让用户可以直接对接它的业务。 他表示,际做的过程中,发现是一个的工程,并不是说一个算法,或者一些开源的工具可以解决。 基于此,360智能引擎Phoenix便开始研发,其初衷是希望是一个通用且完备的引擎,可以时在线模型的产出,包括最后的算法,以及展示,这样业务方可以专注于现业务逻辑,包括快速的将一些开源的算法和论文来放到 他当天的分享主要包括三个层面,第一是微博广告概述、第二是微博广告核心架构,第三是微博广告的案例和应用分享。

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    GitHub微软_者:的最佳

    https:github.commicrosoftrecommenders者此存储库提供了构建的示例和最佳,作为Jupyter笔记本提供。 这些例子详细介绍了对五项关键任务的学习:准备数据:为每个算法准备和加载数据模型:使用各种经典和深度学习算法构建模型,例如交替最小二乘法(ALS)或极限深度分解机器(xDeepFM)。 评估:使用离线指标评估算法模型选择和优化:为器模型调整和优化超参数操作化:在Azure上的生产环境中操作模型reco_utils中提供了几个用程序来支持常见任务,例如以不同算法预期的格式加载数据集 算法下表列出了存储库中当前可用的算法。当不同的现可用时,笔记本链接在Environment列下。?注意:*表示Microsoft发明贡献的算法。 使用下面的每个协作过滤算法训练模型。利用文献报道的经验参数值这里。对于我们使用的排名指标k=10(前10个项目)。

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    vivo 应用商店探索与

    介绍 vivo 应用商店如何高效支撑个性化的需求。 一、前言商店的应用数据主要来源于运营排期、CPD、游戏、算法等渠道,成立项目之后也没有变化,发生变化的是由负责和数据源进行对接,商店服务端只需要和应用进行对接即可。 如果读者以为我们单纯是把商店服务端代码给照搬到这边来了那就真的是too young too simple 了,不做优化或者升级直接copy一个是不可能的,这辈子都不可能。 以下我将介绍我们如何去设计和规划应用的。二、面临的挑战在笔者眼中,商店应用除了要具备高性能、高可用性及核心指标的监控能力之外,还有一个核心的能力就是高效支撑商店流量场景接入个性化。 应用架构3.4 关键现在完成第三步整体逻辑框图设计之后,我们从场景参数定义,服务设计原则,设计模式使用,场景热插拔等方面进行了相关的方案研究并最终现了方案的落地。

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    Angel:深度学习在腾讯广告中的

    所以今天会为大家介绍Angel:深度学习在腾讯广告中的应用,介绍的内容会围绕着下面几点展开。 Angel机器学习平台 广告与模型 模型训练和优化 优化效果 01 Angel机器学习平台 1. Fig6 Parameter Server范式在Angel上的现 ? Fig7 Allreduce范式在Angel上的现 02 广告与模型 1. 腾讯的广告 腾讯大数据示意图,如图8所示,在线业务的数据如微信游戏等会通过消息中间件时地传递到中台,中台包括时计算、离线计算、调度和分布式存储,这些数据有的会进行时计算有的会进行离线计算 腾讯的广告中的模型 DSSM增强语义模型如图12,在这里我们用该模型来计算用户和ID之间的相关性并在此基础上计算用户对给定ID的点击率,相关性和点击率计算公式分别是: ? ?

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    技术干货 | 达观数据算法—重排序

    近些年来,随着移动互联网的兴起,用户并不一定带着明确的意图去浏览,很多时候是带着“逛”或者打发时间的心态去浏览网页或者APP,这种情境下便是一种比较好的选择,在理解用户意图和偏好的基础上解决信息过载 达观数据在搜索引擎和两个方面都有较深的功底,并且广受客户青睐!本文主要先简单介绍下的流程框架,然后主要介绍下重排序。 1 流程框架从框架上看,流程可以分为数据清洗、数据存储、候选集生成、候选集融合规则过滤、重排序。 对于用户行为日志和日志由于随时间积累会越来越大,一般存储在分布式文件(HDFS),即Hive表中,当需要的时候可以下载到本地进行离线分析。 候选集生成是从用户的历史行为、时行为、利用各种策略和算法生成的候选集。

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