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。中国科学院计算技术研究所博士，美国阿贡国家实验室博士后，从事并行计算多年，MPICH 核心开发者之一。 *视频时长约27分钟，请在wifi环境下观看* 我们每个人每天都会使用到不同的推荐系统，无论是听歌，购物，看视频，还是阅读新闻，推荐系统都可以根据你的喜好给你推荐你可能感兴趣的内容。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：
很早之前就有过想写推荐系统系列文章了，本人曾任职高级大数据工程师全程参与过推荐系统的搭建，故在搭建推荐系统算得上是有一定的经验。推荐系统搭建有相当多的细节和要考虑的业务情况，以及要结合当前业务信息和用户信息的多维度属性，可以说得上是个大工程。做推荐系统的最看重的就是模块设计和用户画像体系，这两块相当于推荐系统的心脏和肌肉，光靠一篇文章是比较难全面讲解整体推荐系统的搭建的，好在腾讯云推出了向量数据库，免去了最为繁琐复杂的向量数据库设计步骤，可以直接利用腾讯云数据库强大的功能快速构建推荐系统。本篇文章将详细介绍推荐系统的定义以及推荐系统的架构设计，和深入浅出讲解向量分析，最后通过实例案例结合腾讯云向量数据库完成轻量级推荐系统搭建。
本文主要介绍如何接入腾讯云智能推荐系统，包括接入流程、物料上报、场景id申请、获取推荐结果以及用户行为上报等相关内容。同时，还介绍了腾讯云智能推荐系统的一些基本概念，如推荐场景、推荐策略以及推荐结果等。
向量数据库大模型知识库向量数据存储_向量数据检索- 腾讯云 (tencent.com)
随着人工智能、数据挖掘等技术的飞速发展，海量数据的存储和分析越来越成为重要的研究方向。在海量数据中找到具有相似性或相关性的数据对于实现精准推荐、搜索等应用至关重要。传统关系型数据库存在一些缺陷，例如存储效率低、查询耗时长等问题，因此，新型向量数据库应运而生。
在近日揭晓2018年收录论文名单中，腾讯知文团队有3篇一作长文被录取，我们将对文章进行简要解读，欢迎交流讨论。
腾讯云向量数据库(Tencent Cloud VectorDB)是一款专为存储、检索和分析多维向量数据而设计的全托管式企业级分布式数据库服务。其独特之处在于支持多种索引类型和相似度计算方法，拥有卓越的性能优势，包括高QPS（每秒查询率）、毫秒级查询延迟，以及单索引支持数亿级向量数据规模。通过简单易用的可视化界面，用户可以快速创建数据库实例，进行数据操作，执行查询操作，并配置嵌入式数据转换，提供更广泛的数据处理能力。该数据库适用于多种场景，如构建大型知识库、推荐系统、智能问答系统以及文本/图像检索任务，为企业提供了强大的工具，助力各种应用场景下的高效数据管理和智能应用实现。
作者 | 薛梁 在行业内，各公司的技术团队已经把搜索、推荐、广告的技术合并为一体，在架构和算法上没有特别大的差异。 这几年整个推荐引擎的演变非常快，推荐引擎的三个核心技术：召回技术、排序技术、机制技术，对应到算法和架构上也有了很大的变化，像后来兴起的向量召回，大规模在线 Ranking 计算，强化学习等技术，都得到了相应的发展。 另外，云原生也对推荐引擎底层的分布式架构解藕带来了研发效率提升的影响；AI 算力的演化，召回的算力越来越强，Ranking 的算力越来越强；训练推荐模型的创新也带来了新思路。 在
云原生在近几年的发展越来越火热，作为云上最佳实践而生的设计理念，也有了越来越多的实践案例，而一个个云原生案例的背后，是无声的巨大变革。 腾讯云主办首个云原生百科知识直播节目——《云原生正发声》。直播内容围绕云原生领域，覆盖实时的云原生技术、实践、性能优化、前沿趋势、云原生案例分享、企业云开发者成长路径、就业等等内容。 《云原生正发声》，国内首个云原生百科知识直播节目，通过本直播节目帮助云原生技术使用者和爱好者加深云原生技术的理解，同时推动云原生与企业IT的融合，助力企业上云更简单。 12月13日 是 第三十
未来的技术趋势一定是，朝着 AI 应用方向去的，各行各业已经紧锣密鼓的行动了起来。
现在，再来了解和回顾一下Tencent Cloud VectorDB的概念，腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）是一款全托管的自研企业级分布式数据库服务，专用于存储、检索、分析多维向量数据，而且该数据库支持多种索引类型和相似度计算方法，单索引支持 10 亿级向量规模，可支持百万级 QPS 及毫秒级查询延迟。
本文介绍了大数据推荐系统在广告投放中的应用和实践，包括Facebook、Google、微博、360、腾讯、Oracle等公司的实践案例。文章还介绍了推荐系统架构设计、数据处理、模型训练、实时推荐等方面的技术细节。
还记得去年人满为患的推荐系统论坛吗？没错，就是那个挤都挤不进去的推荐系统论坛。2017年12月9日，在2017中国大数据技术大会上，该论坛将再次重装上阵！ 推荐系统论坛向来是中国大数据技术大会上最受关注的论坛之一，去年，推荐系统论坛给大家带来了《基于大数据的个性化出行服务与公共资源协同分配》、《易到大数据的过去、现在和将来》、《滴滴交通大数据实战》、《综合交通运行感知体系构建与监测大数据统筹应用》、《携程Spark 算法平台及其应用》等精彩内容。 而在今年的推荐系统论坛上，论坛主席AdMaster技术副总裁
推荐系统是机器学习的一大主要应用，旨在根据用户偏好推送相关内容，比如推荐电影餐厅、搭配时装首饰或筛选媒体信息流等。近年来，随着RNN等诸多深度学习（DL）组件和在线学习策略被引入推荐系统，DiFacto等特定的推荐系统框架逐渐无法满足用户需求。基于此，越来越多的算法工程师转向使用TensorFlow等开源的通用型框架提升生产效率。 在推荐系统领域，Embedding 已成为处理 ID 类稀疏特征的常用手段。作为一种「函数映射」，Embedding通常将高维稀疏特征映射为低维稠密向量，再进行模型端到端训练。
12月11日，2021年腾讯犀牛鸟精英科研人才培养计划正式对外发布。计划截止申报时间为2021年1月28日24:00。 本年度犀牛鸟精英计划首次发布（试运行）“犀牛鸟精英工程人才培养计划”，该计划由校/院级教学组织推荐学生及指导老师组队申报，入选团队及学生将借助产业真实问题和实战平台，深度参与推进技术在产业场景中应用落地。 首次试运行共发布8项课题，其中包含腾讯微信、地图、安全等与日常生活紧密相关的核心产品及技术领域。 本文推送计划中四个课题内容： 课题一场景化多模态聊天助手； 课题二面向抢占式资源的多云
前段时间敖丙在和腾讯云工作人员接触的时候，他们发现我骨骼惊奇还在对手工作过有丰富的经验，所以希望我跟他们共事，但是前提是希望我对向量数据库足够了解。
每年618，当你剁手买买买，清空购物车的时候，你知道在电商的后台，都发生了什么吗？
最近公司有意做一款机器学习的应用，主要集中于推荐系统这个方向，因此看了看一些基础知识，此篇是一个学习总结，不算是完整原创文章。
市场调研公司MarketsandMarkets提供的数据显示，预计全球向量数据库市场的价值将从2020年的3亿2000万美元激增至2025年的10亿5000万美元，这一增长对应的年均复合增长率为26.8%。
本文首先介绍了什么是旅游知识图谱，然后就旅游知识图谱的架构，构建，应用和未来几个方面展开讨论。
微服务一直以来是服务治理的基本盘之一，落地到云原生上，往往是每个 K8s pods 部署一个服务，独立迭代、独立运维。
本次分享是神盾推荐系统中针对快数据应用场景的架构介绍，分为数据计算和数据分发两个部分。
为什么技术大会上总有很多一线互联网大厂的身影？因为他们聚集了业内顶尖技术人才，技术实力强，且平台能最大限度地支持他们进行研究和探索，有丰富的场景去实践和试错，还有庞大的用户量提供数据和样本...... 那这些大厂的演讲分享能带给听众什么？ 可能是对当下的技术问题或未来的技术发展提供了一定的借鉴或参考 可能是开阔了眼界，了解到一些有利于学习和成长的新东西 可能是有机会和行业领先者或仰慕的大牛面对面切磋交流 可能会让你在浓厚的技术氛围中再次感受到技术的魅力也 可能会给你迷茫的职业发展提供了指引或方向 将于 9
8月1日，腾讯云向量数据库（Tencent Cloud Vector DB）正式上线公测，点击本文末尾的“阅读原文”，即可申请体验。
腾讯犀牛鸟精英人才培养计划是一项面向学生的校企联合培养方案，项目覆盖机器学习、量子计算、计算机视觉、语音技术、自然语言处理等产学研热点方向，入选学生将到腾讯开展科研访问，基于真实产业问题，借助腾讯海量数据、专家指导等资源，验证学术理论，加速成果应用转化，全面提升自身科研能力和综合素质。 2018年度申请时间已经过半，小伙伴们要抓紧哦~ 今年共有8个课题方向，54个子课题供大家选择，总有一款适合你！ 快来看看最后三个课题方向吧 数据挖掘及相关应用研究 6.1 强化学习技术在广告推荐系统 中的应用 研究如
8月1日，腾讯云向量数据库（Tencent Cloud Vector DB）已正式上线公测。在腾讯云官网上搜索“向量数据库”，就可以正式体验该产品。
有时候，我们需要团队合作一同处理文件；虽然有腾讯文档之类的在线写作平台，但是如果我们想协同处理视频该怎么办？又或者，我们只想建立一个家庭私有云，存一些生活点滴照片，且不希望被限速？也许，你可以试试自己搭建Nextcloud网盘，尤其是自己有台服务器，想充分利用的情况下。
今日，腾讯云向量数据库（Tencent Cloud Vector DB）正式上线公测，点击本文末尾的“阅读原文”，即可申请体验。
导言 WeChat TFCC是微信技术架构部后台团队研发的服务端深度学习通用推理框架，也是腾讯深度学习与加速Oteam云帆的开源协同成果，具有高性能、易用、通用的特点，已在微信视频号、微信开放平台推荐系统、微信画像、微信智聆语音识别、语音合成等业务广泛使用; 支持81个ONNX Operation和108个Tensorflow Operation，覆盖推荐、NLP、语音等场景的各种主流模型，同时更多的Operation在持续接入中。 特性 WeChat TFCC由Library、Runtime、Gene
2014 CCF-腾讯犀牛鸟基金获奖结果发布 2013年，CCF与腾讯合作首次发起犀牛鸟基金，旨在助力青年学者把握时代赋予的机遇，开展致力于提升人类生活品质的创新研究。犀牛鸟是合作精神的精髓代表，而犀牛鸟基金是产学研全面连接的有效模式。在过去的一年中，CCF与腾讯一起通过提供业界真实需求、海量研究数据、多领域犀牛鸟沙龙等丰富的资源活动，让基金获奖者、申报者及广大青年研究者群体在犀牛鸟基金平台上合作、互动、收获、成长。 2014年是CCF-腾讯犀牛鸟基金发布的第二年，CCF与腾讯在2013年的基础上，进一步扩
导言 WeChat TFCC是微信技术架构部后台团队研发的服务端深度学习通用推理框架，也是腾讯深度学习与加速Oteam云帆的开源协同成果，具有高性能、易用、通用的特点，已在微信视频号、微信开放平台推荐系统、微信画像、微信智聆语音识别、语音合成等业务广泛使用; 支持81个ONNX Operation和108个Tensorflow Operation，覆盖推荐、NLP、语音等场景的各种主流模型，同时更多的Operation在持续接入中。 整体结构 WeChat TFCC由Library、Runtime、Ge
腾讯开源再次迎来重磅项目，14日，腾讯正式宣布开源高性能图计算框架Plato，这是在短短一周之内，开源的第五个重大项目。 相对于目前全球范围内其它的图计算框架，Plato可满足十亿级节点的超大规模图计算需求，将算法计算时间从天级缩短到分钟级，性能全面领先领先于其它主流分布式图计算框架，并且打破了原本动辄需要数百台服务器的资源瓶颈，现在，最少只需要十台服务器即可完成计算。 腾讯Plato团队负责人于东海表示：“Plato已经支持腾讯内部包括微信在内的众多核心业务，尤其是为腾讯超大规模社交网络图数据的各类
腾讯开源再次迎来重磅项目，14日，腾讯正式宣布开源高性能图计算框架Plato，这是在短短一周之内，开源的第五个重大项目。
导读 所谓架构，见仁见智，很难有一个明确或标准的定义；但架构并非镜花水月或阳春白雪，有系统的地方就需要架构，大到航空飞机，小到一个电商系统里面的一个功能组件，都需要设计和架构。 ——《软件架构设计》 本届 ArchSummit 大会上海站将于2021年4月25-26日举办，参与企业200+，拥有100+出品人及演讲嘉宾，其中90%拥有10年以上开发经验。 微服务团队专家：腾讯云微服务技术总监韩欣，腾讯云专家工程师刘冠军收到 ArchSummit 大会主编邀请，分别担任业务架构及云原生技术应用两大专
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一项革命性的技术，正在改变我们的生活和业务方式。在当今数字化时代，腾讯云作为领先的云计算服务提供商，为开发者提供了广泛的人工智能服务和工具，为他们开拓创新的道路铺平了道路。
云原生在近几年的发展越来越火热，作为云上最佳实践而生的设计理念，也有了越来越多的实践案例，而一个个云原生案例的背后，是无声的巨大变革。
2014年度CCF-腾讯犀牛鸟基金项目即将于5月15日全面发布。本次基金项目将在2013年度基础上进一步扩充基金项目的研究领域，加入人工智能、互联网金融、移动互联网等产学研热议方向，引入腾讯云大规模计算集群资源平台（TOD-Tencent Open Data），并提供犀牛鸟“创意基金”作为“科研基金”的补充。基金指南将于5月15日通过CCF官网http://www.ccf.org.cn、腾讯高校合作官网http://ur.tencent.com及微信平台 Tencent_UR联合发布。 为给优秀青年学者更为
微服务架构一直以来是服务治理的基本盘之一，落地到云原生上，往往是每个 K8s pods 部署一个服务，独立迭代、独立运维。
数据爆炸时代已经来临，数据作为企业的核心资产，如何利用好数据对企业来说至关重要，数据湖存储应运而生。腾讯云存储团队技术大牛程力，围绕数据湖加速器GooseFS展开演讲，下面让我们一起回顾下程力老师的精彩演讲内容。今天的主题是数据湖存储方面的内容。整个内容分四个部分：
本文主要从推荐系统的定义、应用场景、实现原理、算法模型、案例以及注意事项等方面进行了详细阐述。推荐系统作为人工智能的重要应用领域，已经在众多行业中得到广泛应用。同时，文章还指出了推荐系统在实施过程中需要注意的一些关键问题和挑战，包括用户行为数据、用户偏好、推荐时机、场景化应用以及产品逻辑等方面。通过本文的阐述，希望能够帮助读者更好地理解和应用推荐系统，从而提高推荐系统的实际效果和优化方向。"
C++语言一直被誉为系统级编程“皇冠上的明珠”。随着9月份C++20 国际标准草案获得一致通过，ISO C++20新标准在翘首期待中终于尘埃落定。C++之父Bjarne Stroustrup表示：C++ 20是自C++11以来最大的发行版，它将是C++发展的里程碑。业界相信C++ 20必将为系统级软件的开发、构建、设计带来深远的影响。 为此【全球C++及系统软件技术大会】秉承“全球专家、连接智慧”的理念，特邀全球C++和系统级软件技术领域的大师、专家、学者，汇聚一堂，大会围绕C++ 20新标准、架构与
导语 | 看点信息流每天为亿级用户提供海量实时推荐服务，除了大并发/低延迟/高性能等传统架构挑战以外，还有哪些推荐系统特有的架构挑战难题，又是如何解决的？本文是对腾讯看点独立端推荐研发中心总监——彭默在云＋社区沙龙online的分享整理，希望与大家一同交流。
众所周知，腾讯的业务广泛，涉及社交、云计算、在线教育等等，技术在其中扮演着支柱的作用，支撑了各业务的稳健发展，同时业务又是技术的磨刀石，促使技术不断精进。而和这些业务相关的技术积累也正是业界中小型企业需要借鉴参考的案例，减少踩坑绕弯子的过程，例如在质量保障、视频体验、云原生等领域，是业界翘楚。 在 2021 年 5 月 29-31 日于北京·国际会议中心举办的 QCon 全球软件开发大会 2021（北京站）会议上，我们邀请到了 150+ 位国内一线技术专家分享技术创新和实践，这其中就有多位来自腾讯的高级专
12月11日，2021年腾讯犀牛鸟精英科研人才培养计划正式对外发布。计划截止申报时间为2021年1月28日24:00。 本年度精英科研人才计划将延续人工智能领域顶尖科研人才培养，发布包含机器人、AI医疗、量子计算、智慧城市等12个前沿热议方向，71项研究课题。入选学生将由校企导师联合制定专属培养计划，并获得3个月以上到访腾讯开展科研访问的机会，基于真实产业问题及海量数据，验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将为学生搭建线上和线下学习、交流平台，帮助学生挖掘更多潜能。 本期小编整理了该计
TLDR: 本文详细介绍了端侧推荐系统的最新进展情况，具体包括端侧推理与部署、端侧训练与更新以及端侧推荐系统的安全与隐私等部分。最后介绍了这一研究领域所面临的潜在挑战以及未来可期的研究主题等。
【编者按】11月21日，为期三天的SDCC2015中国软件开发者大会成功闭幕，主办方总计邀请了95余位演讲嘉宾，为参会者奉献了10个主题演讲，9大技术专场论坛（80余场技术演讲），另外还有5场特色活动。另外，据官方统计参会人数高达1067名（不含工作人员）。其中21日的算法专场，现场听讲人数一度爆满，而没有机会亲临现场的童鞋们，我们特邀请了业内专家、与会者分享他们的听课感受及他们眼中的算法专场。以下是来自畅捷通公共服务部总监张俊林的参加算法专场的听课札记，以飨读者。 以下为张俊林的听课札记： 2015年11
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
