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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。 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 个性化推荐是一个正在蓬勃发展的技术,推荐引擎会不断吸收内部、外部,以及其他领域的结果不断进行完善。

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个性化推荐沙龙 | 腾讯云推荐引擎实践

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。 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: 提升用户体验。通过个性化推荐,帮助用户快速找到感兴趣的信息。 提高产品销售。 R2有下面几个特点: 海量,目前在R2系统上,每天处理上百亿的个性化推荐请求; 实时,每个请求的处理平均延时为18ms; 可靠,系统稳定性为99.99%。 R2从一开始就是围绕线上服务而设计。 腾讯云推荐引擎(CRE)是面向广大中小互联网企业打造的一站式云推荐引擎解决方案,提供安全、便捷、精准、可靠的推荐系统服务,提升其业务的点击转化率和用户体验。 这些功能降低了推荐系统的技术门槛,使得搭建推荐系统变得简单便捷。

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    个性化推荐系统设计(3.1)如何评价个性化推荐系统的效果

    其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率,衡量的是检索系统的查准率;召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率,衡量的是检索系统的查全率。 ? 为了得到 一个能够反映全局性能的指标,可以看考察下图,其中两条曲线(方块点与圆点)分布对应了两个检索系统的准确率-召回率曲线 。 ? image   可以看出,虽然两个系统的性能曲线有所交叠但是以圆点标示的系统的性能在绝大多数情况下要远好于用方块标示的系统。    从中我们可以 发现一点,如果一个系统的性能较好,其曲线应当尽可能的向上突出。   更加具体的,曲线与坐标轴之间的面积应当越大。    最理想的系统, 其包含的面积应当是1,而所有系统的包含的面积都应当大于0。这就是用以评价信息检索系统的最常用性能指标,平均准确率mAP其规范的定义如下: ?

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    个性化推荐系统(四)--- 推荐系统服务端

    推荐系统怎样稳定高效提供服务,持续不断满足业务需求,持续不断面对技术挑战,是每一个服务端开发同学应该持续思考,和持续不断优化线上服务。 ?          为了应对大型机构,特别是大型电子商务系统,需要持续不断优化,将单体程序进行横向纵向拆分,每个组织只维护自己的服务,每个模块可进行不断持续的升级优化,微服务将系统拆分,整个系统复杂度降低,并且每个系统部分 当下个性化推荐系统面临问题和一般程序有一定差异性,一方面个性化意味着“千人千面”,每个用户用到数据都不一样,常规缓存策略失效,这就要求对程序不断优化已保证性能。           当下个性化推荐正由策略主导,转型到由机器学习算法,深度学习算法,这一过程对于服务端要求要支持更多数据拉取,个性化推荐服务比较核心指标召回率,准确率。 当前今日头条,淘宝等个性化推荐服务均是构建在微服务架构之上,整个流程是根据用户信息拉取分类召回集,过滤已经曝光过,已经购买过等分类召回集,根据分类召回集拉取素材,过滤相应曝光,已购买等素材信息,对数据进行品牌

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    BPR:个性化排名推荐系统

    -项目矩阵训练出多个矩阵,且一个矩阵表示一个用户的项目偏好情况来获得用户多个项目的偏序关系下来进行排名的推荐系统。 矩阵分解:矩阵分解在显式反馈和隐式反馈中都是推荐系统中很热门的方法。在近些年研究中,奇异值分解(svd)作为获得特征矩阵的重要方法。 潜在语义模型也在推荐系统中得到应用,Schemdit-Thieme提出把推荐看作是多分类问题,用一些二元分类器来解决。 ? BPR 推荐模型的特点 *基于item-item推导出个性化i偏好排名。 相对于一般的ranking,BPR强调个性化推荐。 *推导用于评估个性化推荐ranking的优化条件即后验概率,并用Roc曲线来类比证实BPR-OPT的可行性。 +表示u相对于项目j更倾向于项目i,-表示u相对于周围 BPR推荐系统会考虑positive value 和negative value,也就说所有item都会被个性化ranking,即使用户对某个

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    个性化推荐系统设计(2.1)推荐算法介绍

    协同过滤算法 协同过滤(Collaborative filtering, CF)算法是目前个性化推荐系统比较流行的算法之一。 image 基于属性的推荐算法 基于用户标签的推荐 统计用户最常用的标签,对于每个标签,统计被打过这个标签次数最多的物品,然后将具有这些标签的最热门的物品推荐给这个用户。 但是使用这个推荐引擎,我们清楚地看到,u是第i个用户的兴趣向量,v是第j个电影的参数向量。 image 所以我们可以用u和v的点积来估算x(第i个用户对第j个电影的评分)。 image 基于热门内容的推荐算法 为用户推荐流行度高的物品,或者说新热物品。例如最近北方天气突然降温,一大堆用户开始在淘宝搜索购买大衣或者羽绒服,淘宝就会为北方用户推荐大衣。 流行度算法很好的解决冷启动问题,但推荐的物品有限,不能很好的命中用户的兴趣点;其推荐列表通常会作为候补列表推荐给用户;在微博、新闻等产品推荐时是常用的方法。

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    优酷推荐系统实践:个性化惊喜推荐系统PURS

    ,可提升推荐商品的novelty和diversity。 一、目标 加强推荐系统惊喜度,在传统推荐的基础上加入新鲜和未探索内容的推荐来提升用户惊喜体验 二、简介 1.PURS模型将惊喜度因素纳入推荐系统 2.在个性化推荐方面主要使用自注意力机制 3.基于会话的惊喜度感知因素 三、创新点 1.惊喜度Unexpected的引入 2.Unexpected 激活函数 3.个性化与基于会话的兴趣因子 4.基于行为序列的兴趣聚类 根据用户历史观看记录在embedding空间进行兴趣的聚类 2.HR@10(Hit Ratio) 分母是所有的测试集合,分子是每个用户前K个中属于测试集合的个数的总和,该指标衡量是召回率,该指标越大越好 3.Unexpected 用户对推荐系统的超预期体验 4.Coverage 关于覆盖率的定义,最简单的理解是推荐系统能够推荐出来的物品,占平台中全部物品的比例。

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    读书笔记 |《推荐系统实践》- 个性化推荐系统总结

    从技术角度来看,搜索引擎推荐系统的区别在于: 1)搜索引擎,注重搜索结果之间的关系和排序; 2)推荐系统,需要研究用户的兴趣模型,利用社交网络的信息进行个性化的计算; 3)搜索引擎,由用户主导,需要输入关键词 高质量的推荐系统会使用户对系统产生依赖,因此,推荐系统不仅能为用户提供个性化服务,还能与用户建立长期稳定的关系,提高用户忠诚度,防止用户流失。 二、推荐系统评测 如何判定什么是好的推荐系统? 物品冷启动 一个新上线的物品,没有用户对它产生过行为,怎么推荐给感兴趣的用户。 系统冷启动 一个新开发的网站,没有用户数据,怎么做个性化推荐。 2)解决方案: 提供非个性化推荐,如热门排行。 3种联系用户和物品的推荐系统 3)推荐系统架构 推荐系统需要由多个推荐引擎组成,每个推荐引擎负责一类特性和一种任务,推荐系统的任务是将推荐引擎的结果按照一定权重或者优先级合并,排序然后返回。 推荐系统架构图 优点: 方便增加或删除引擎,控制不同引擎推荐结果的影响。 可以实现推荐引擎级别的用户反馈。对不同用户给出不同引擎组合权重。

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    个性化推荐系统(三)---推荐系统意义一点思考

    个性化推荐是随着移动互联网发展不断发展起来的,国内应用个性化推荐技术最早应该是豆瓣,在web2.0兴起时做了很多尝试,给网民带来很多新鲜感觉、体验。 后来是国外电影租赁网站netflex推波助澜,再到今日头条火热、电商巨头亚马逊对于个性化推荐背书、微博Feed流对于个性化推波助澜。 杉枫认为个性化系统本身对于信息传播有哪些意义和价值,是从业者应该长期坚持思考的问题,如果一味关注点击率、转化率、GMV,推荐一些擦边球吸引人的sku图片、文章等内容。 搜索引擎方便我们快速找到我们想要了解信息,加快对于知识了解以及获取速度,对我们每个人都有毋庸置疑的价值、意义。 如果一个个性化推荐系统能将新的、有意思领域推荐给我们,并且将我们关注领域最新进展、历史脉络、有价值信息等等推荐给我们,杉枫认为这件事对于消除信息壁垒,增加信息价值是很好手段、方法。

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    京东个性化推荐系统实战(上)

    推荐系统核心任务是排序,从线上服务角度看,就是将数据从给定集合中数据选择出来,选出后根据一定规则策略方法 进行排序。        线上服务要根据一定规则进行架构设计,架构设计是什么? 复杂系统架构需要需求方与研发人员反复沟通探讨。这需要技术领导者能理解并鼓励这种行为,才能 有所谓技术驱动,否则光喊口号不会产生什么所谓的技术驱动。 ?         最简单方式就是,在管理平台修改后进行更新,但现在线上服务多为微服务集群,通过更新管理平台,同时更新多个微 服务节点不是一种可行方式,在过去单体web系统中是可行的。         推荐系统是个复杂系统,由多个模块构成,构建推荐引擎,我们在一步步探索。

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    深度解析京东个性化推荐系统

    目前新版推荐系统支持多类型个性化推荐,包括商品、店铺、品牌、活动、优惠券、楼层等。新版个性化推荐系统架构如图4所示。 ? 推荐引擎。负责推荐在线算法逻辑实现,主要包括召回、过滤、特征计算、排序、 多样化等处理过程。 个性化基础服务。目前主要个性化基础服务有用户画像、商品画像、用户行为、 预测服务。 个性化推荐系统的主要优势体现为支持多类型推荐和多屏产品形态,支持算法模型A/B实验快速迭代,支持系统架构与算法解耦,支持存储资源与推荐引擎计算的解耦,支持预测召回与推荐引擎计算的解耦,支持自定义埋点功能 推荐引擎 个性化推荐系统的核心是推荐引擎推荐引擎的一般处理过程是召回候选集,进行规则过滤,使用算法模型打分,模型融合排序,推荐结果多样化展示。 个性化推荐系统是一个系统工程,依赖产品、数据、架构、算法、人机交互等进行场景推荐,本节重点从这几个维度阐述了京东的个性化推荐系统

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    京东个性化推荐系统实战(下)

    推荐系统架构,推荐系统由品类平台,素材、特征召回平台、模型计算打分服务,排序服务构成。 ?        将请求封装成QueryInfo对象,通过对象来向下完成一步步数据召回。 再由品类召回节点合并将高分素材进行返回,熟悉ElasticSearch同学,会发现和ElasticSearch集群架构很像,其实推 荐本身和搜索就有很多相似之处,研究搜索引擎对于推荐引擎构建也会大有益处 监控本身除了Ump对系统功能、性能、可用性进行监控,引擎本身就要配备全面监控避免程序某个分支存在问题,导致 线上服务正确性、可用性存在问题,再有因为程序很多由配置文件动态构成,性能也要进行全面监控。         推荐系统抽象性需要对推荐业务有足够理解,并能跳脱推荐业务站在更高层次,将系统进行组件式、动态式、配置化设计 以及实现。一是避免重复开发,一是留有更多时间去思考如何去做更有价值的事。         最近一段时间对于推荐系统一点总结,以便后续查看,如对读者有些帮助,就更好了。

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    个性化推荐系统设计(4.1)案例分析

    接下来,我要介绍一下YouTube如何使用深度学习方法来做个性化推荐。   由于体量庞大、动态库和各种观察不到的外部因素,为YouTube用户提供推荐内容是一项非常具有挑战性的任务。    YouTube的推荐系统算法由两个神经网络组成:一个用于候选生成,一个用于排序。如果你没时间仔细研究论文,可以看看我们下面给出的简短总结。 18-6-4-1-wps图片.png   以用户的浏览历史为输入,候选生成网络可以显著减小可推荐的视频数量,从庞大的库中选出一组最相关的视频。 这个网络的目标,只是通过协同过滤提供更广泛的个性化。 18-6-4-2-wps图片.png   进行到这一步,我们得到一组规模更小但相关性更高的内容。 18-6-4-4-wps图片.png   推荐任务是一个极端的多类分类问题。

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    个性化推荐系统设计(4.1)案例分析

    接下来,我要介绍一下YouTube如何使用深度学习方法来做个性化推荐。 由于体量庞大、动态库和各种观察不到的外部因素,为YouTube用户提供推荐内容是一项非常具有挑战性的任务。 YouTube的推荐系统算法由两个神经网络组成:一个用于候选生成,一个用于排序。如果你没时间仔细研究论文,可以看看我们下面给出的简短总结。 image 以用户的浏览历史为输入,候选生成网络可以显著减小可推荐的视频数量,从庞大的库中选出一组最相关的视频。这样生成的候选视频与用户的相关性最高,然后我们会对用户评分进行预测。 这个网络的目标,只是通过协同过滤提供更广泛的个性化。 image 进行到这一步,我们得到一组规模更小但相关性更高的内容。我们的目标是仔细分析这些候选内容,以便做出最佳的选择。 image 通过这两步,我们可以从非常庞大的视频库中选择视频,并面向用户进行有针对性的推荐。这个方法还能让我们把其他来源的内容也容纳进来。 image 推荐任务是一个极端的多类分类问题。

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    个性化推荐系统从0到1

    1、背景 在互联网信息爆炸式增长的当今,通过传统人工筛选运营方式提供服务时代已然过去,能通过用户历史行为精准推荐用户感兴趣内容成为必然趋势,主流个性化推荐系统流程包括用户行为采集、分类提取、离线用户建模 结合目前手机QQ浏览器软件应用App分发业务发展需求,历时半年多时间,从无到有搭建一套个性化推荐系统支撑专区App分发业务。 技术方案选型最终都要服务于需求 【个性化推荐需求】 根据活跃用户的长期兴趣推荐用户最感兴趣的AppList,效果评价指标是推荐App的CTR 【技术方案选型】 工程Part 在线模块:分粗排阶段和精排阶段 按天将用户累计长期兴趣画像和LR模型结果导出到HDFS路径 6、用户兴趣画像定期刷入在线Cache 7、将LR模型按天导入在线DB,在线服务定时加载LR模型以及查询用户长期兴趣画像 4、优化小结 将个性化推荐系统 Pipeline搭建上线后,目光就转移到推荐效果的优化,优化主要分三部分: 1)LR模型特征优化,主要包括常用特征工程方法以及引入新的业务特征; 2)LR训练工具Spark API训练性能提升加学习率曲线绘制

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    Facebook 面向个性化推荐系统的深度学习推荐模型

    像现今的开源框架都无法支持大规模推荐系统,所以各家其实都有自研的框架和配套设施,去解决海量用户 & 产品等对应的 embeddings,合适的 online training 等等问题 ▌简介 目前个性化推荐有两个主要的方向 DLRM Architecture 上边描述了推荐系统和预测分析使用的不同模型,现在我们将其组合起来,构建一个 state-of-the-art 的个性化模型: users 和 products 可以用许多的连续特征和类别特征来描述 ▌Parallelism 现在的个性化推荐系统需要大且复杂的模型去充分利用巨大的数据。DLRMs 尤其包含了非常多的参数,比其他常见的深度学习模型如 CNN,RNN,GAN 还要大几个数量级。 Public 个性化推荐系统的公开数据比较少,The Criteo AI Labs Ad Kaggle 和 Terabyte 数据集为了做点击率预估包含了点击日志。 ▌Conclusion 在本文中,我们利用分类数据提出并开源了一种新的基于深度学习的推荐模型。尽管推荐个性化系统已在当今工业界中通过深度学习获得了实用的成功,但这些网络在学术界仍然很少受到关注。

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    集体智慧的结晶:个性化推荐系统

    其最大优势就在于个性化推荐系统,该系统让每个用户都能有一个属于自己的在线商店,并且在商店中能招到自己最感兴趣的商品。 在《集体智慧编程》的第2章详细介绍了推荐系统的过程。本文从数据处理、用户偏好建模到个性化推荐,分享一些在个性化推荐系统方面积累的经验。 涵盖了个性化推荐系统的各个方面。个性化推荐系统可以有效解决信息过载和长尾物品两个方面的问题,不仅提供了极佳的用户体检,满足了用户的信息需求,也帮助了企业充分利用其中蕴含的商机,提升经营业绩。 、数据挖掘和分析、文本智能审核、反作弊和广告投放引擎。 对智能推荐、数据挖掘、大数据技术和广告引擎有较深入的理解和实践经验。

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    深度解析京东个性化推荐系统演进史

    目前新版推荐系统支持多类型个性化推荐,包括商品、店铺、品牌、活动、优惠券、楼层等。新版个性化推荐系统架构如图4所示。 ? 推荐引擎。负责推荐在线算法逻辑实现,主要包括召回、过滤、特征计算、排序、 多样化等处理过程。 个性化基础服务。目前主要个性化基础服务有用户画像、商品画像、用户行为、 预测服务。 个性化推荐系统的主要优势体现为支持多类型推荐和多屏产品形态,支持算法模型A/B实验快速迭代,支持系统架构与算法解耦,支持存储资源与推荐引擎计算的解耦,支持预测召回与推荐引擎计算的解耦,支持自定义埋点功能 推荐引擎 个性化推荐系统的核心是推荐引擎推荐引擎的一般处理过程是召回候选集,进行规 则过滤,使用算法模型打分,模型融合排序,推荐结果多样化展示。 个性化推荐系统是一个系统工程,依赖产品、数据、架构、算法、人机交互等进行场景推荐,本节重点从这几个维度阐述了京东的个性化推荐系统

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