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。 因此，我们能够利用最先进的和计算密集型的 ML 模型来服务每一个 Instagram 社区成员。 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？
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
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。
如何构建一个推荐系统？ 现在已经有很多种技术来建立一个推荐系统了，我选择向你们介绍其中最简单，也是最常用的三种。他们是：一，协同过滤；二，基于内容的推荐系统；三，基于知识的推荐系统。 该项目为Pandor的歌曲推荐提供技术支持。(Pandor提供在线音乐流媒体服务，类似Spolify) 基于知识的推荐系统 基于知识的推荐系统在物品购买频率很低的情况下特别适用。 例如房屋、汽车、金融服务甚至是昂贵的奢侈品。在这种情况下，推荐的过程中常常缺乏商品的评价。基于知识的推荐系统不使用评价来作出推荐。 混合推荐系统 文章到目前为止所介绍的不同类型的推荐系统都各有优劣，他们根据不同的数据给出推荐。一些推荐系统，如基于知识的推荐系统，在数据量有限的冷启动环境下最为有效。 推荐系统与AI？ 推荐系统常用于人工智能领域。推荐系统的能力 – 洞察力，预测事件的能力和突出关联的能力常被用于人工智能中。另一方面，机器学习技术常被用于实现推荐系统。
1、推荐系统概述 推荐系统(Recommender System, RS)是向用户建议有用物品的软件工具和一种技术。常用于多种决策过程，比如购买什么商品、听什么音乐、在网站上浏览什么新闻等等。 “物品”是用来表示系统向用户推荐内容的总称，一个推荐系统通常专注于一个特定类型的物品(eg: CD、图书、电器等)，设计的核心是为特定类型的物品提供有用和有效的建议而定制的。 RS分为个性化推荐和非个性化推荐两大类；个性化推荐是指基于用户对商品的偏好信息来进行其它商品的推荐，至于非个性化推荐一般是指将热销商品进行推荐(eg: Top10的商品推荐)；这两种不同的推荐方式在某些不同场景下都会存在着比较不错的效益 2、推荐系统的功能 （1）增加物品销售的数量 （2）出售更多种类的物品 （3）增加用户满意度 （4）增加用户忠诚度 （5）更好的了解用户需求 3、推荐系统效果评估 可以将推荐系统的运行过程看成一个回归问题或者分类问题
作者丨gongyouliu 来源 | 大数据与人工智能（ID:ai-big-data） 任何一个优质的软件服务都必须考虑高性能、高可用(HighAvailability)、可伸缩、可拓展、安全性等5大核心要素 本文我们将主要精力放到关注推荐系统Web服务上, 即狭义上的推荐服务。 用户与终端交互的过程见下面图2，用户通过终端请求推荐服务，推荐服务模块通过返回相关的推荐结果给到终端，终端将推荐结果展示给用户。 推荐系统本身就是一项软件服务，对于推荐系统来说，高可用就是推荐服务是否稳定高效的为用户提供服务。 设计推荐服务面临的挑战 相对于其他后台系统来说，推荐系统有很多不一样的地方。 所以，针对推荐系统可适当容错及对低版本用户可提供有损服务的特点，可以优化整个推荐系统的服务，让部分服务简化，间接提升了系统的可拓展性。
本文我们就来讲解推荐系统提供web服务的两种主要方式，这两种方式是企业级推荐系统最常采用的两种形式。 具体来说，这篇文章我们会从什么是推荐系统web服务、推荐系统提供web服务的两种方式、事先计算型web服务、实时装配型web服务、两种web服务方式的优劣对比、影响web服务方案的因素及选择原则等6个部分来讲解 一、什么是推荐系统web服务 作者在《构建优质的推荐系统服务》第一节中已经对推荐系统web服务进行了简单介绍，这里为了让读者更好地理解本文的知识点，以及为了内容的完整性，对推荐系统web服务进行简略介绍 用户与推荐系统交互的服务流程见下面图1，用户在使用产品过程中与推荐模块(产品上提供推荐能力的功能点)交互，前端(手机、PC、Pad、智能电视等)请求推荐web服务，推荐web服务获取该用户的推荐结果，将推荐结果返回给前端 下面图2就是一种可行的完整推荐系统服务方案。 ?
那么现在，就让我们先去看看其他音乐服务公司是如何推荐音乐的，然后再看看Spotify是如何做得更好的。 大约在同一时间，一个名叫“The Echo Nest”的智能音乐代理在麻省理工学院的媒体实验室中诞生了，它采用了在当时非常先进的个性化音乐推荐方法。 如果上述就是其他音乐推荐服务的工作方式，那么Spotify是怎么推荐音乐的呢？ 是什么使它能够比别的产品更加准确地挠到用户的痒痒肉呢？ 推荐模型1：协同过滤 首先，先来点背景介绍：当很多人听到这个“协同过滤”这个词的第一反应就是Netflix，总所周知Netflix是首批使用协同过滤来强化他们推荐系统的公司。 当然，上述这些推荐模式都与Spotify更大的系统相连，其中包括大量的存储数据，并使用大量的Hadoop集群来扩展推荐，使这些模型能对付巨型矩阵，还有数不清的互联网上的音乐文章以及大量的音频文件。
本文结构： 推荐系统 常用方法 简介 模型 cost, gradient 表达式 代码实现 应用实例 参考： Coursera－Andrew Ng 的 Machine Learning Sirajology 推荐系统 根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。 为用户节省时间，还能挖掘可能用户自己都不知道的潜在兴趣点。 生活中的例子：喜马拉雅上根据我听过的书推荐相关的内容，效果不错，推荐的很多我都会订阅。Youtube上根据我看过的视频推荐内容，如果我在追剧，它会把最新的剧集放在我首页，还有我可能感兴趣的电影。 还有很多例子和方法，以及冷启动等关键问题，推荐大家看《推荐系统实战》这本书，之前去听新浪微博的分享，这本书是他们推荐系统部门的必备材料。 ---- 2. 基于内容，物品，用户的推荐就是把相关的特征表达为向量形式后，计算它们之间的距离，根据相似度高的来为你推荐。 ?
2、基于知识的推荐系统 （1）基于知识的推荐系统概述 传统的推荐算法(CB和CF)适用于推荐特性或者口味相似的物品，比如：书籍、电影或者新闻。 类似于搜索过程，只是将搜索过程中给定的参数输入到基于知识的推荐系统中。 系统开发中需要考虑的问题： a. 需要一些比较高精度的推荐结果； b. 5、基于知识的推荐系统总结 基于知识的推荐系统在协同过滤或者基于内容的推荐技术有明显缺点的时候十分有用，并且能够很好的应用到大型的推荐系统中，但是基于知识的推荐系统还是存在着一系列的问题： 基于约束的推荐技术构建约束条件需要比较多的一个领域知识 ，所以可以考虑将多个推荐系统模型的结果混合到一起来作为最终的推荐结果。 7、推荐系统攻击 在实际应用中，由于推荐系统的建议可能会影响用户的购买行为，带来经济效益的时候，我们并不能假设所有的用户都是诚实公平的，也就是说存在的恶意用户有可能会影响推荐系统的运行效果，让推荐列表经常
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。 从相关、相似的产品推荐过渡到多特征、多维度、用户实时行为、结合用户场景进行的全方位智能推荐。 ? 推荐系统的业务架构如图3所示。 ? 图3 推荐系统的业务架构 系统架构。对外提供统一的HTTP推荐服务，服务京东所有终端的推荐业务。 模型服务。 推荐平台（蓝色模块），主要体现响应用户请求时推荐系统的各服务模块之间的交互关系。推荐系统核心模块： 推荐网关。 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
经过之前的训练数据的构建可以得到所有特征值为1的模型文件，本文将继续构建训练数据特征并构建模型。
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。 智能卖点创作的技术流程 整个智能卖点创作模块分为两个部分： 卖点短文案的提取和生成，采用基于商品详情和用户评论的文本生成技术； 个性化卖点分发，采用基于用户画像的用户个性化卖点分发技术。
主要基于3个原因1、≤server2016的系统已经主流过期，微软不会再优化https://docs.microsoft.com/en-us/lifecycle/products/windows-server svchost子进程解耦合，系统更稳健，参考https://cloud.tencent.com/developer/article/19570623、≥server2019的高版本系统对虚拟化的支持更完善 ，比如server2016系统，相同配置的中高配置机器进系统比≥server2019的系统慢，主要卡在虚拟化网卡驱动，微软已经优化过≥server2019系统对虚拟化的兼容性，server2016系统不会再优化 图片图片server2016系统中高配机器进系统慢的问题，安全模式正常、网络安全模式有问题、正常模式有问题，我分别贴一个中重症、重症的仅供参考，如下：图片图片4、我个人更倾向server2022，但很多软件没跟上 ，比如宝塔，server2022安装宝塔后不能远程，解决方案参考：https://cloud.tencent.com/developer/article/2015741总之，高版本系统更稳健、更安全。
整理：极验 作者：Roxana Pamfil 在互联网时代，推荐系统无处不在。不仅可以向用户推荐实体商品，还可以推荐电影、歌曲、新闻报道、酒店旅行等，为用户提供量身定制的选择。 这些系统中有许多都涉及了协同过滤——根据其他相似用户的偏好向用户推荐 item。推荐系统的背后还用到了包括矩阵分解、邻域方法以及各种混合方法。 通过在这样的网络中进行边预测，可以解决两个重要的业务问题： 1、Recommendations ——我们应该给用户推荐哪些新商品？ 网络和社区结构 网络是系统的抽象表示，其中称为节点的对象通常以成对的方式通过边相互交互。 一项重要任务是预测新的边，可以将其引入推荐系统和针对性的促销活动。在计算性能方面，社区检测是我们描述的过程中最耗时的部分。 该 network 方法的主要优势在于它不受监督。
宗旨：服务提供方与消费方的双赢 推荐系统是一个多方交互的复杂系统，有很多因素能够对推荐系统的效果产生影响，本文试对这些因素中的一些代表性因素进行简单的阐述分析。 ▌宏观 从宏观上来看，好的推荐系统就是满足用户的需求，帮助其进行路径优化与兴趣发现。微观上来讲，好的推荐系统一定是再为产品服务，不同的产品阶段，我们需要确立不同的推荐系统目标及评价体系。 推荐系统角度 1) 长尾挖掘 挖掘必然是推荐需要去完成的一件事，长尾作为大头的存在，分发过程中需要将把握，或者说长尾挖掘是好的推荐系统需要去完成的任务。 围绕季节、早晚、热点时期、节日、周期等因素为平台用户提供推荐服务，一般围绕时间维度的推荐会涉及用户的购物习惯，易耗品的购物周期等，举个例子来说，比如常见用户在奶粉、纸尿裤等商品上会呈现一定的购物周期规律 回到电商 回到电商，好的电商推挤产品，需要围绕商品更新，商品质量，商品与买家的匹配程度，好的推荐产品遵循以下四点： 提升买家用户的体验，提高选购决策质量与效率实现优质买家的差异化服务； 提高商品的有效曝光机会与转化率
一、前述 线上模型部分根据用户的行为数据进行推荐，相当于测试数据 二、具体代码 package com.alibaba.dubbo.demo.impl; import com.alibaba.dubbo.demo.RcmdService
题记：推荐引擎根据的分类根据数据源，分为基于人口统计学的（用户年龄或性别相同判定为相似用户）、基于内容的（物品具有相同关键词和Tag，没有考虑人为因素），以及基于协同过滤的推荐（发现物品，内容或用户的相关性推荐 （机器学习，所谓机器学习，即让计算机像人脑一样持续学习，是人工智能领域内的一个子领域）。 推荐算法： 潜在因子（Latent Factor）算法。 应用领域：“网易云音乐歌单个性化推荐”、“豆瓣电台音乐推荐”等。 关键因素： 评分矩阵的UV分解的理解。 算法思想： 每个用户（user）都有自己的偏好，比如A喜欢带有小清新的、吉他伴奏的、王菲等元素（latent factor），如果一首歌（item）带有这些元素，那么就将这首歌推荐给该用户 因此我们队张三推荐四首歌中得分最高的B，对李四推荐得分最高的C，王五推荐B。 如果用矩阵表示即为： ?
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