作者：Ivan Medvedev, Haotian Wu, Taylor Gordon 编译：ronghuaiyang 导读 给大家介绍一下Instagram的Explore智能推荐系统的一些概要。 这些系统支持大规模的探索，同时提高了开发人员的效率。总的来说，这些解决方案代表了一个基于 3 部分排名漏斗的高效人工智能系统，该系统提取 650 亿个特征，每秒做出 9000 万个模型预测。 为了解决这个问题，我们创建并提供了 IGQL，这是一种专门用于在推荐系统中检索候选对象的领域特定语言。它的执行是在 c++中优化的，这有助于最小化延迟和计算资源。 IGQL 简化了在复杂推荐系统中常见的任务的执行，比如构建组合规则的嵌套树。IGQL 允许工程师关注建议背后的 ML 和业务逻辑，而不是后台的工作，比如为每个查询获取适当数量的候选者。 利用 IGQL、account embeddings 和我们的蒸馏技术，我们将 Explore 推荐系统分为两个主要阶段：候选生成阶段(也称为采购阶段)和排名阶段。 ?
02 先聊人工智能 说推荐系统之前先掰掰人工智能，这个词估计大家能能听得懂，毕竟是风口上的名词，想没听过也难。那么问题来了，你觉得推荐系统与人工智能有什么关系？ 所以，追究其本质，其实也是算法模型+计算过程+基础数据的流程，并且最终达到了机器自动化、智能化的效果，从广义的角度来说，或许复杂一些的推荐系统或许也能纳入人工智能的范畴了（真心怕那种一说到人工智能=神经网络的选手 04 推荐系统场景 说了这么多篇逻辑理论的东西，或许很多朋友依然对推荐系统没有一个很场景化的认知，比如具体什么场景？具体什么形态？ 当年亚马逊使用推荐算法帮助其提升了XX（具体多少忘了）的年度利润，从此一炮而红，基本上电商平台中的推荐系统就成了标配。 05 你也少缺少个推荐系统？ 07 最后 本文大部分还是想以更直观可理解的方式，表达什么是推荐系统。在该系列下一篇文章里，会解决推荐系统中的一些基本常识，一些基本的逻辑，以及上面少量的问题解决，比如进入系统的是一个新用户怎么办？
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CMS是"Content Management System"的缩写，意为"网站管理系统"，也叫智能建站系统或自助建站系统，注意这里要和在线建站区分，cms是可以下载的，用户可以获取到网站源码，cms 目前CMS系统以PHP或.Net居多，JAVA由于其并不免费，所以使用成本也偏高，还没有出名的系统。 2.jpg 目前国内80%的网站都是居于cms制作，这里还是推荐几款国内知名的cms建站系统给大家。 2、织梦CMS：国内最再开源的内容管理系统之一，很多个人网站和资讯网站，下载站都用该系统，但是由于团队接单，目前此系统已没有团队维护，安全性比较差，适合做二次开发。 4、骑士CMS：人才管理系统，可以做在线招聘网站， 开源个人版，收费企业版。 5、个人博客系统：有PLBLOG和wordpress系统，使用率也非常高，新手搭建自己的博客不错，以交互式博客系统出名。
从AI跨年龄人脸识别寻回丢失多年的孩子，到用AI种植黄瓜并获得国际人工智能种菜大赛大奖，再到通过人工智能技术为听障人群搭建无障碍沟通平台，腾讯始终秉持着科技向善的理念，让AI更有温度，让生活更安全，更便利 企业微信截图_1564662553169.png 今年，2019世界人工智能大会-腾讯论坛将以“科技有道，择善而行”为主题，向世界表达“科技向善”的愿景。 人工智能是一个过程，从幽灵逐渐实体化过程，它会附着在很多现有产品和应用上。今天从事人工智能产业的企业要明白，企业是在做核心的创新，还是在借这个名头说一些旧事情。 通过这样的智能操作系统，客户和合作伙伴可以更好的利用他们的能力和经验，打造更多的属于他们自己的行业超级大脑。这也是腾讯超级大脑的数字化转型助手的使命。 ※ 2019世界人工智能大会·腾讯论坛 我们将与您一同展望人工智能的无限可能 在这里，读懂腾讯AI，感受AI向善的力量。
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2016年618期间，个性化推荐大放异彩，特别是团队开创的“智能卖场”，实现了活动会场的个性化分发，不仅带来GMV的明显提升，也大幅降低了人工成本，大大提高了流量效率和用户体验，从而达到商家和用户双赢， 为了更好地支撑多种个性化场景推荐业务，推荐系统一直在迭代优化升级，未来将朝着“满屏皆智能推荐”的方向发展。 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。 ? 智能卖场的产品包括发现好货、个性化楼层、秒杀、活动、优惠券、分类、标签等。 目前正在进行或有待提高的方面包括：算法方面丰富知识图谱、深度学习广泛应用；推荐系统方面会更好地支持海量召回、高维特征计算、在线学习，推荐更实时，更精准；产品方面已向“满屏皆智能推荐”方向迈进。
另一方面，智能推荐系统，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，因此把深度学习与推荐系统相结合成为近年来DL发展的一个新热点，事实上，Spotify，Netflix 本文是深度学习在推荐系统实践应用系列文章的第一篇，详细介绍了如何把受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine, 下面统一简称RBM）应用到我们当前线上的推荐系统中，包括RBM (Convolutional Neural Network, CNN)，详细介绍它们的原理，如何与智能推荐相结合以及线上的模型效果。 五：小结 本文详细分析了RBM在推荐系统中的应用，从文中分析可以看出，RBM对推荐系统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推荐系统的基础。 www.cs.toronto.edu/~rsalakhu/papers/rbmcf.pdf [3] https://www.cs.toronto.edu/~hinton/absps/guideTR.pdf 文章来自：腾讯数字音乐部智能推荐组
场景概述： 近期新年活动各家厂商都在紧张筹备中，预计将在3月左右达到高峰期，尤其是318采购节，据了解，厂商投入新购云服务器及一大批量新扩展业务系统上云部署中，轻量应用服务器、其中某用户场景是电商业务系统 ，需求抗住150W高并发QPS需求，目前腾讯云CLB负载均衡共享型仅支持5W性能，远不够接入支持，无法满足业务应用需求，以下是自己一些见解和推荐方案： 方案架构： image.png 方案概述： image.png image.png 2）全局应用SCDN加速,使用边缘节点，缓冲全国业务流量请求，实现用户静态资源就近加载，无需去源站获取，有效缓解源站带宽压力，降低源站BGP带宽压力； 推荐参加新春 CDN采购活动，囤点CDN套餐包，包括后续的618等节日，今年都会提前，请提前规划： image.png image.png 【最新活动】2022新春优惠抢先看，代金券、域名提前享，更多爆品、新春好礼2 redirect=35155 如何将点播的媒体文件进行智能降冷？https://cloud.tencent.com/act/cps/redirect?redirect=35 如何进行视频源站迁移上云？
外域平台顶图.png ---- 导读：京东智能商客之推荐卖点是基于NLP的产品，目前已广泛地助力和赋能于京东商城的各个平台。今天和大家分享一下自然语言处理如何在工业界落地实现。 推荐卖点价值 image.png 卖点文案生成的核心是服务于推荐系统，可增加推荐系统的可解释性，向用户展示推荐理由；结合用户喜好进行个性化推荐，从而传达准确信息供用户决策；向用户展示特色优势如服务和优惠等信息 -- 02 架构描述 接下来通过介绍推荐卖点在推荐系统中的架构设计来介绍卖点如何与推荐系统结合发挥作用。 image.png SOA/Mixer：协调广告、推荐和分配应用的混合模块/平台。所有请求最初都发送到这个混合模块，然后分配给每个应用程序。 Broadway：推荐系统的前端。 此外，推荐卖点也广泛地赋能于主站、京喜、极速版、通天塔活动页等多个应用场景。 image.png
本期更新第6篇文章， 聊聊“推荐系统”。 推荐系统核心的是推荐算法，常用有这几种： 基于内容推荐 协同过滤推荐 基于关联规则推荐 基于效用推荐 基于知识推荐 组合推荐。 应用上的代表在国外有Amazon.com，Last.fm，Digg等等,目前几乎所有的电子商务系统、社交网络，广告推荐，搜索引擎等等，都不同程度的使用了各种形式的推荐系统。 这个在本系列： 写给设计师的人工智能指南：如何找出相似的文章 一文有所涉及，计算的是两个特征向量之间的余弦相似度。非常高效、简单的一个算法。 这里也要用到相似度的计算。 第二种度量方法是对所有用户而言的，考虑整体系统的多样性，也被称为覆盖率 (Coverage)。它是指一个推荐系统是否能够提供给所有用户丰富的选择。 但是对整个系统而言，因为不同的用户的主要兴趣点不同，所以系统的覆盖率会比较好。 以上从原理、特点介绍了协同过滤推荐算法的实现，下面我们动手实验下吧！
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在智能推荐ToB企业服务领域，达观数据已经有了10余年的推荐技术沉淀和上千家客户的行业应用实践经验。 经过激烈鏖战，由他们开发的智能推荐系统对500万听歌用户的数据进行建模，根据每个用户的个性化兴趣偏好从数十万首歌曲库中为每个用户生成千人千面的歌曲推荐结果，推荐精度力克包括来自剑桥大学、牛津大学、密歇根大学等等的 达观智能推荐基于前沿的人工智能和大数据分析挖掘技术，经过多年的产品打磨和持续的行业应用探索，累计服务客户数量达到了上千家。 通俗来讲，就是把不同种类的信息连接在一起得到的一个语义关系网，知识图谱以结构化的方式描述客观世界，沉淀背景知识，将信息知识表示成更接近人类认识世界的形式，已经被广泛应用于搜索引擎、智能推荐、智能问答、语言理解 曾先后在盛大创新院、盛大文学和腾讯文学从事技术研发工作，在智能推荐、搜索引擎、机器学习、大数据技术等领域有丰富的研究和工程经验，拥有十余项授权专利。
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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 —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，怎样部署基于实时行为数据的推荐引擎 4，怎样部署（客户标签画像:产品标签画像）* 推荐引擎=精准营销 5，怎样采集存储门店、WEB、电商行为数据和机器感应器数据 6，怎样规划部署企业数据统一存储查询共享分析平台 7，怎样部署大数据云服务 (Openstack+Hadoop) 8，怎样规划部署大数据安全运维平台和服务 9，金融行业历史数据存储查询冠字号和客户视图画像推荐系统 10，政府企业等行业WEB数据抽取与建立专业库及匹配分析查询系统
2月活动期间推荐好友上云，除最高35%常规返佣奖励外，可额外获最高3万元现金奖励！还有全新推广大使开单现金奖励，多重现金激励等你领！ 一、活动对象：腾讯云官网个人实名认证用户 二、活动时间：2022年2月14日00:00至2022年2月28日23:59 三、活动规则： （一）新春采购节邀新额外现金奖励——轻量专场预热 QQ截图6.png 1、同时满足以下条件订单可参与本次【新春采购节邀新额外现金奖励——轻量专场预热】活动： 1)轻量服务器-个人新客奖励 ① 订单类型为客户首购订单 ② 订单为轻量服务器产品订单 ③ 单笔订单实付现金金额 CPS返佣条件订单（详见CPS推广奖励规则），3月新春采购节全场邀新奖励活动敬请期待！ （二）全新推广大使开单奖励 QQ截图7.png 全新推广大使定义：首次加入腾讯云推荐奖励活动；或推广者在2月活动期间，推广的历史首笔有效订单（即推广者自加入腾讯云CPS以来还未曾推广过一单，但是在2月活动期间推广完成了第一单
四个大数据项目拟落户贵州白云区，投资额达73.5亿元 截至目前，白云区在“2016云上贵州·大数据招商引智再出发”活动中，对接大数据招商引资项目4个，拟投资金额高达73.5亿元，已完成目标进度的113% 其中，拟参加“3·2”活动现场签约项目2个，拟签约总金额为65亿元，分别是唯品会贵州电商物流分拨结算中心项目和大数据文化创意总部及产业应用基地项目。 ◆ ◆ ◆ ◆ ◆ ? 思创医惠表示，沃森研究院的成立，是公司在医疗大数据和人工智能领域持续推进的又一举措，有助于构筑并增强公司在上述领域的领先优势。 ◆ ◆ ◆ ◆ ◆ ? 大数据招聘玩出新花样，刷身份证 工作可“自己找上门” 佛山市在新春首场招聘会首次引入了大数据实时监测，不仅滚动播出不同学历的薪酬水平，还有求职者专业分布、企业招聘需求等情况。 不仅如此，佛山新春首场大型招聘会玩转“互联网+”：先扫码填简历 进场刷身份证即收职位推荐短信。对此，求职者纷纷点赞，也期待能够享受更多、更精准的就业匹配服务。 ◆ ◆ ◆ ◆ ◆ ?
今日S-Tech专题主创，QQ音乐智能推荐组shenyuan & andyab, 向大家揭秘，音乐推荐系统如何读懂你的心。 S-Tech：正文 致尊敬的耳朵 ——对话音乐智能推荐系统 1 从0认识你 “ 1969年，阿拉斯加大雪，积雪成冰，山丘野地人家，全都沉寂在剔透的冰封世界里。 罗伯特不得不放弃了外出计划，围炉在家。 欢迎来到音乐推荐系统的世界。我们更常称其为RS（QQ Music Recommendation System）。 好在，“智能推荐”已经到来，并在不断成长。 音乐之洋，你可以纵身一跃，如你所愿。 （文内罗伯特的故事纯属虚构，与原著无关，感谢带给我们灵感的《北方人的巴赫》一书） 原文 | 李深远（QQ音乐个性化团队负责人）、黄安埠 （QQ音乐个性化推荐系统算法负责人） 改写 | 陆诗雨、余洁（腾讯研究院研究员
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