智能推荐引擎的基本逻辑是什么？热门、兴趣、地域、探索四大策略逻辑，预测群体的行为。 智能推荐爆红于资讯产业是因为啥？海量信息带动海量反馈数据推导出精准算法。 智能推荐会干掉媒体人么？永远不会，但鸿沟已定，玩法必改。 智能推荐的未来是什么？除了以社交为衍生的信息入口外，以获取资讯为目的的第二个信息入口。 前几天，我和老蔡做了一番极度严肃与技术型的对话，被360度全面科普了一番。 老蔡是谁？蔡明军，技术极客一枚。 工程师出身，搞过航天921项目、开发过大型网站、参与过搜狗搜索引擎的设计研发、做过在线教育，十
不久前，国内领先中立云计算服务商UCloud和人工智能技术与服务提供商第四范式，联手推出的“第四范式·先知”UCloud专属公有云版本，引起了业界的广泛关注。在极高默契度的配合下，双方团队再度联手推出部署于UCloud云平台的“个性化推荐引擎”，并将于近期正式上线。 个性化推荐引擎是基于“第四范式·先知”平台和其他专利技术研发的一站式推荐系统解决方案产品，集推荐物料管理、机器学习训练日志生成、推荐召回和触发、推荐内容机器学习排序、推荐列表生成和管理等功能于一体。 个性化推荐引擎在与UCloud云平台深度结合
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 ---- 翻译、编辑：Alex 本文来自OTTVerse，作者为Krishna Rao Vijayanagar。 推荐引擎 Easy-Tech #035# 推荐引擎通常是指利用机器学习（基于用户的过去选择、偏好以及内容提供商的目录）来预测特定用户有可能观看哪一部电影或者视频的系统。 由于推荐引擎是帮助用户有效浏览电影目录的工具，所以它们对于OTT平台十分重要。在机器学习的帮助下，平台可
“探索推荐引擎内部的秘密”系列将带领读者从浅入深的学习探索推荐引擎的机制，实现方法，其中还涉及一些基本的优化方法，例如聚类和分类的应用。同时在理论讲解的基础上，还会结合 Apache Mahout 介绍如何在大规模数据上实现各种推荐策略，进行策略优化，构建高效的推荐引擎的方法。本文作为这个系列的第一篇文章，将深入介绍推荐引擎的工作原理，和其中涉及的各种推荐机制，以及它们各自的优缺点和适用场景，帮助用户清楚的了解和快速构建适合自己的推荐引擎。 信息发现 如今已经进入了一个数据爆炸的时代，随着 Web 2
编辑 | 薛梁 在策划 AICon 人工智能与机器学习大会（2021.9.17-18 北京）的时候，首先想到的是推荐广告技术，不管是在工程技术还是在架构方面，也更符合 AI 技术的应用预期。在策划专题之初，我们去拜访了阿里巴巴智能引擎事业部算法平台负责人，阿里妈妈工程技术负责人 张迪（乐迪）老师，一起探讨了关于推荐和搜索的话题。 推荐引擎的核心技术和挑战 这几年整个推荐引擎的演变非常快，推荐引擎里面其实有三个核心的技术，一是召回技术，二是排序技术，三是机制技术，尤其是广告领域，它的机制属性是非常强的。 这
Apache Mahout 是 Apache Software Foundation（ASF） 旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。经典算法包括聚类、分类、协同过滤、进化编程等等，并且，在 Mahout 中还加入了对Apache Hadoop的支持，使这些算法可以更高效的运行在云计算环境中。
金融科技&大数据产品推荐：达观数据—金融平台产品及资讯个性化推荐引擎
本文由大数据专家张涵诚授权CDA数据分析师发布 需求和供给的相对平衡是国民经济的平稳的决定性因素。要达到这个平衡，国家提出要供给侧改革。看过很多供给侧改革的文章，大部门比较宏观，而笔者认为精细化推进”
58同城是中国本地生活服务应用的代表。从最新数据规模上看，58同城已经超过了美国的Graigslist成为该领域世界第一，拥有超过1.3亿的月独立用户和400多万的季度活跃本地商户,月度发布超过5600万条本地生活服务信息。更复杂的是，58同城覆盖了诸如招聘、二手、二手车、房产等几乎所有垂直生活服务领域，所以数据类型非常异构多样。本案例将介绍在这样一个海量异构的数据源上，如何构建一个满足全领域需求的个性化推荐引擎。 PPT要点： 推荐系统：发现用户偏好，给用户主动推荐符合其意图的信息 好友推荐，商品推荐，网
ChatGPT丨小智ai丨chatgpt丨人工智能丨OpenAI丨聊天机器人丨AI语音助手丨GPT-3.5丨开源AI平台
4月26日，2018 全球移动互联网大会（Global MobileInternet Conference, 简称：GMIC）在北京国家会议中心正式开幕。达观数据作为人工智能领域优秀企业亮相本次大会，
介绍 日常生活中，推荐工作都是怎样开展的呢？推荐来源于经验。假设现在有人需要你基于现实生活中的数据立刻作出推荐，你会怎样做呢？首先，我们会感觉自己得像智能顾问一样聪明。其次，我们做的已经超出人类的能力范围了。因此，我们的目标就是建立智能软件，让它为我们提供值得信赖的推荐系统。 当我们访问亚马逊、Netflix、 imdb等许多网站时，我们的潜意识里已经接触到了一些推荐系统了。显然，这些都已经成为了网络营销（网上推送产品）不可分割的一部分。我们在此做进一步了解。 本文中笔者通过生活中的例子向大家解释了推荐系统
导读：在本文中，将详细介绍多种类型的推荐系统，具体介绍基于近邻算法的推荐引擎、个性化推荐引擎、基于模型的推荐系统和混合推荐引擎等，并分析介绍每种推荐系统的优缺点。
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。
作者：fisherman，时任推荐部门推荐系统负责人，负责推荐部门的架构设计及相关研发工作。Davidxiaozhi，时任推荐部门推荐系统架构师，负责推荐系统的架构设计和系统升级。 来自：《决战618：探秘京东技术取胜之道》 零，题记 在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年，当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样，部落与部落之前没有任何工程、算法的交集
在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。
对每个人而言，购物是必不可少的一件事。而当我们购物时，我们通常会购买我们所信任的人推荐的商品。如今是数字时代，人们网上购物时常会使用购物推荐引擎。
数据猿导读 在相关技术已经相对成熟的市场中，Unbxd想要从印度市场迈向全世界，并不是一个简单的任务。 编译 | 大文 据yourstory.com消息，印度产品搜索和推荐服务商Unbxd于当地时间6
在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年，当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样，部落与部落之前没有任何工程、算法的交集。2013年，国内大数据时代到来，一方面如果做的事情与大数据不沾边，都显得自己水平不够，另外一方面京东业务在这一年开始飞速发展，所以传统的方式已经跟不上业务的发展了，为此推荐团队专门设计了新的推荐系统。 随着业务的快速发展以及移动互联网的
今天我们就来看看，在日常生活中有哪些最常见的机器学习用例（有时我们甚至没有意识到这些例子涉及机器学习）。本文涵盖了以下常见的机器学习用例：
引言：大数据概念从21世纪初产生到被热炒至今只有几年时间。大数据的概念已逐渐被大众了解，简单地说，大数据就是一种获取大量有效的数据，并进行管理、分析从而得到某种结论的手段。但大部分人仅了解大数据的基本概念，却并不清楚其是如何应用的。本文以国内外企业为例，着重介绍大数据在电商领域的应用，希望为其更广阔的应用提供一些思路。 【未央研究原创】 1一、电商发展的现状 近十年是电子商务在中国飞跃发展的十年，据艾瑞研究显示，2014年我国B2C,C2C市场已突破万亿并仍以20%的速度增长，B2C
需求 当下，个性化时代的潮流势不可挡，业界普遍意识到了推荐是网站的一项基本服务。但是，人们对推荐该如何来做，也就是推荐技术本身，还不甚了解。我们经常会遇到这样的疑问：“购买过该商品的用户还购买过哪些商品这种推荐，不是一个SQL语句就搞定了吗？”其实不然，推荐技术远远不是这么简单。广义上讲，推荐技术属于数据挖掘和机器学习范畴，这也意味着好的推荐服务依赖于科学的推荐算法和大量的学习数据。对于电子商务和资讯网站来讲，想在推荐技术领域精耕细作，研发高端的推荐算法并应用到海量数据上是非常困难的。正是在这样的背景下，百
2017年3月28日，哈佛商学院教授大卫·约菲（David B.Yoffie）访问了达观数据。 教授的达观之行意在了解中国大数据发展趋势和达观的大数据产品，以期在未来寻求合作机会。 达观数据CEO陈运文亲自接待了教授一行，并向教授介绍了达观数据产品和大数据技术。 大卫·约菲（David B.Yoffie）教授毕业于哈佛和斯坦佛大学，从20世纪80年代开始在哈佛商学院（HBS）担任教授至今，80年代末加入英特尔董事会，至今仍然是英特尔和HTC的董事会成员。 在过去二十年中，约菲教授曾带领了哈佛商学院战略部
作者 | fisherman、Davidxiaozhi 本文摘自《决战618：探秘京东技术取胜之道》，两位作者时任京东推荐系统负责人和系统架构师。 在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短
今天给大家带来小红书推荐引擎工程负责人秦波所做的分享，秦波先生全程参与小红书推荐平台的建设，目前正致力于公司内多业务域推广／技术 支持中台化推荐平台服务。对小红书推荐引擎感兴趣的伙伴别错过了！本次分享共包含如下三大部分： 1、小红书推荐引擎介绍； 2、小红书推荐引擎核心实现； 3、展望。 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷
©原创2015-02-06罗超 人们获取信息经历了几个大的阶段，从门户、搜索引擎再到推荐引擎，虽然载体有所不同，但每一次伴随着搅局者的强势入局，都会有覆盖性的技术创新。 现在移动时代信息大爆炸又对技术提出新的要求。姑且不论视频、直播、音频诸多新形态的多媒体内容，最为基础的资讯内容在自媒体、新媒体大潮中如同泄闸洪水涌向用户。用户不缺内容，缺的是在海量内容中找到想要所需的工具。新闻客户端、搜索引擎、微博、社交网络都在解决这个问题，让人们更高效和精准地获取内容。但最有机会解决资讯大爆炸的，或许是兴趣引擎。 移动内
人工智能技术发展的主要障碍在于投资成本，投资成本影响短期内的回报。而当时机成熟时，投资AI的公司却可以获得巨大的回报。在最近的一份报告中，麦肯锡预测人工智能领头企业未来将会实现现金流翻倍。
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
6 月 30 日，「CHAIN」杯全球首次神经影像人工智能人机大赛全球总决赛举行，由专家团队对战人工智能机器人「BioMind 天医智」，进行颅内肿瘤 CT、MRI 影像判读及血肿预测的比赛。经比拼，人工智能机器人获胜。（via.新京报）
2023 年 3 月，GitHub 推出了升级产品 Copilot X，这是 Copilot 代码补全工具的新版本，并宣布正式接入 GPT-4。同时，他们还推出了一系列诸如聊天、文档检索、代码合并等王炸特性。其中，以代码为中心的聊天式开发模式可以实现对选中的代码片段进行解释、单元测试和 Bug 修复等新颖功能。这种颠覆式的智能化开发体验确实让我们研发开发者工具同行们感到深深的困扰。
摘要：本文以电影推荐为例介绍推荐引擎各部分的协同工作，关键部分是基于Apache Mahout的协同过滤算法来建立和训练机器学习模型，以及基于Elasticsearch的搜索技术来简化推荐系统的开发。 推荐引擎根据用户的特定需求帮助用户缩小选择范围。在这篇文章中，我们一起来探秘推荐引擎各部分是如何协同工作的。我们将根据电影评分数据，用协同过滤的方法来推荐电影。其关键部分是基于Apache Mahout的协同过滤算法来建立和训练机器学习模型，以及基于Elasticsearch的搜索技术来简化推荐系统的开发。
可靠性保障是一个复杂的系统工程，特别对于可靠性已经出现问题的线上服务，在业务迭代、成本约束、人力投入等方面的约束下 ，提升其可用性就不再是单纯的技术问题了。
2020年的安全焦点信息安全技术峰会（XCon2020）于8月19日至20日在云端举行。作为国内为数不多的“硬核“安全技术交流平台，XCon从2002年创办至今，从稚嫩迈向成熟的同时，也在努力坚持自己的初心。
当今社会的每个人都面临着各种各样的选择。例如，如果我漫无目的想找一本书读，那么关于我如何搜索就会出现很多可能。这样一来，我可能会浪费很多时间在网上浏览，并且在各种各样的网站上搜寻，希望能找到有价值的书籍。这个时候我可能寻找别人的推荐。
可靠性保障是复杂的系统工程，尤其可靠性已异常的线上服务，在业务迭代、成本约束、人力投入等方面的约束下 ，提升可用性就不再纯技术问题。
在这个系列文章中，我将分享掌握推荐系统的经验，以及围绕推荐系统从低级模型到高级模型的实现。
在一些悲观者认为“我用搜索越来越少”时，8月，百度App宣布日活突破2亿，成为为数不多的进入日活2亿俱乐部的成员，用数据回应了“搜索是否有人用”的问题，百度App做对了什么？
这事情要从这说起，抖音天天给我推美女，淘宝天天给我推剃须刀，银行天天给我发信用卡提额短信……
为了解决信息过载和用户无明确需求的问题，找到用户感兴趣的物品，才有了个性化推荐系统。
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：
大数据文摘作品，转载要求见文末 编译 | yawei，大饼，知常曰明 引言 “机器智能是人类需要做出的最后一样发明。” ——Nick Bostrom （译者注: Nick Bostrom是著名人工智能专家，担任牛津大学人类未来研究院院长、哲学教授） 今天，人工智能（“Artificial intelligence”，或“AI”）已经成为现实，它比我们想象的更快地影响着我们的生活。从手机里的Siri语音助手到智能电视里面Netflix个性化推荐的影片，AI已经无处不在。可以说AI带来的革命将会是历史上最大的
摘要：推荐系统其实离我们并不遥远，就像大家到淘宝上买东西一样，买完东西之后，屏幕下方就会出现类似的商品。这是推荐系统最直接的一种形式，那么在其他方面的推荐系统、推荐引擎会遇到什么样的挑战呢？ 如果你和
图数据库是一种根据节点和边存储数据的数据库。数据以非常灵活的方式存储，无需遵循预定义的模型。该图形成了两个节点之间的关系，这种关系可以是有向的也可以是无向的。这些数据库旨在处理数据/节点之间的复杂关系。
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