▌本次分享内容大纲： 推荐概述 好的推荐产品 几大挑战（用户、物品、系统、冷启动...） 模块与架构 召回及排序 ▌推荐概述： ▌好的推荐产品 ▌几大挑战 ▌模块与架构 ▌召回与排序 1....推荐排序 ▌整体需要注意的点
分享嘉宾：孟崇 京东 推荐架构负责人 编辑整理：Hoh Xil 内容来源：DataFun AI Talk 出品社区：DataFun 注：欢迎转载，转载请注明出处 今天为大家分享下京东电商推荐系统实践方面的经验...但是，现在绝大多数推荐系统都不会直接使用协同过滤来做推荐。目前主要用的是 learning to rank 框架。 这里，是推荐系统的框架，整个推荐系统可以分为两部分，在线部分和离线部分。...整个推荐系统大概就是这样的一个框架。 和新闻、视频这类的内容推荐相比，电商推荐系统又有一些特殊的地方，比如： 优化方向（点击、销售额、时长、用户留存等）。...另外，电商中推荐的内容也会有很多种，尤其像是活动类的内容，很多推荐都是算法和人工运营共同完成的。这就是电商推荐和新闻推荐等的区别之处。...这样做的思路，就是选一个和已有商品最不像的商品，来更好的保证商品推荐结果的多样性。 由于纯基于算法的多样性可能会出现 badcase，因此还需要一个规则来进行兜底，确保在极端情况下结果也能接受。
01 什么是冷启动 推荐系统的主要目标是将大量的物品推荐给可能喜欢的用户, 这里就涉及物品和用户两类对象，任何平台，物品和用户都是不断增长变化的，所以一定会频繁的面对新的物品和新的用户, 推荐系统冷启动问题指的就是对于新注册的用户或者新入库的物品...另外，如果是新开发的平台，初期用户很少，用户行为也不多，常用的协同过滤、深度学习等依赖大量用户行为的算法不能很好的训练出精准的推荐模型，怎么让推荐系统很好的运转起来，让推荐变得越来越准确，这个问题就是系统冷启动...SIGIR22 | 基于行为融合的冷启动推荐算法 近期推荐系统冷启动顶会论文集锦 一文梳理冷启动推荐算法模型进展 总之，推荐系统冷启动主要分为物品冷启动、用户冷启动和系统冷启动三大类。...该方法特别适合像淘宝这种提供平台的电商公司以及像今日头条、快手、阅文等UGC平台公司，他们需要维护第三方生态的繁荣，所以需要将第三方新生产的标的物尽可能的推荐出去，让第三方有利可图。...根据相似度，将它们推荐给喜欢过和它们相似物品的用户，这就用到了基于项目的协同过滤算法，具体实现方案，可以参考第三章的内容。
解决冷启动面临的挑战 冷启动问题是推荐系统必须要面对的问题，也是一个很棘手的问题，要想很好的解决冷启动，需要发挥推荐算法工程师的聪明才智。...很多产品将推荐业务放到最核心的位置(如首页)，或者是整个产品的核心，比如今日头条等各类信息流产品及很多电商类产品。因此，新用户必须要面对冷启动这个问题。...如在电商行业推荐生活必需品, 这些物品是大家使用频次很高的，生活中必不可少的东西(比如纸巾等), 将这些物品推荐给新用户，用户购买的可能性会更大。...该方法特别适合像淘宝这种提供平台的电商公司以及像今日头条、快手、阅文等UGC平台公司。 他们需要维护第三方生态的繁荣，所以需要将第三方新生产的标的物尽可能的推荐出去，让第三方有利可图。...需要维护提供标的物的第三方利益 对于依赖第三方提供标的物的平台，如电商、新闻、短视频、小说阅读等，需要维护标的物提供方生态的繁荣，怎么保证新的标的物提供方可以挣到钱，提供优质标的物的提供方挣更多的钱，也是很重要的问题
十方在做信息流广告推荐时，主要通过加一些泛化特征解决冷启动问题，但是这样并不一定是最好的方案，新广告很大程度上，还是会被模型"低估"。如何解决冷启动问题呢？ 不得不面对的冷启动！...冷启动问题可以逃避吗？当然不能，就拿广告推荐来说，当一个客户想投广告，由于该广告从未曝光过，召回模型可能都无法召回，更别说后面的粗排和精排模型是否会过滤掉，所以很难起量。...通过实验证明该方法在各个场景下能显著提高冷启动user/item的推荐性能。...下面算法给出了采样策略。 ?...实验 实验比较了各种基于KG的推荐算法，用了3个开源数据集，如下： ? 实验结果发现，KGPL在各个数据集的效果是可圈可点的。 ? 大家是怎么解决冷启动问题的呢？欢迎留言讨论。
这两个问题分别是用户冷启动和物品冷启动，统称为冷启动推荐。冷启动问题是推荐系统中极具挑战的一个问题，也是一个业界学术界同时高度关注的问题，本期为大家分享一些冷启动推荐算法层面的思路。...冷启动推荐特指如何给新用户或者新物品进行推荐。“新”也就意味着交互数据少，因此很难抓获冷启动用户兴趣偏好，以及冷启动物品的特质。...MeLU采用一种基于梯度的元学习算法MAML来学习一个深度推荐模型公共的初始化参数，然后针对每一个冷启动用户，使用有限的交互数据来对这个初始化模型进行微调，得到用户定制化的模型进行推荐。...在推荐系统中有时会有新的场景出现，比如亚马逊电商推荐，增加一个母婴场景，新的场景通常只有少量交互数据，如何利用其他场景帮助冷启动场景进行推荐。...---- 五、总结 本文主要介绍了算法层面的冷启动问题的解决方案。实际上解决冷启动问题仅仅依赖算法是不够的，还有很多其他途径来解决冷启动问题。
今天给大家简要分享的是发表在SIGIR2022会议上的一篇关于冷启动推荐算法的短文，其核心思想是通过设计基于上下文的自适应嵌入算法来抵消特征分布的差异，以此将冷启动用户的特征嵌入转化为与现有“热”用户相似的特征状态...对数据有限的冷启动用户进行有效推荐是一个固有挑战。...现有的深度推荐算法利用用户的内容特征和行为数据来产生个性化的推荐列表，但由于存在以下挑战，使得在冷启动用户身上往往面临着显著的性能下降：（1）冷启动用户可能与现有用户存在非常不同的特征分布。...(2) 冷启动用户的少量行为数据很难被算法有效且高效利用。基于此，本文提出了一个名为Cold-Transformer的推荐模型来缓解以上问题。 图1:本文提出的基于双塔框架的模型示意图。...最后，为了进行大规模的工业推荐任务，本文基于双塔结构，将用户和目标物品进行解耦。
TLDR： 本文针对现有的基于映射的冷启动解决方法存在的模糊协同嵌入的问题，提出了一种基于对比协同过滤的冷启动推荐算法。...然而，由于冷启动推荐模型的训练是在常规的数据集上进行的，现有的方法面临着物品的协同嵌入特征会被模糊的问题。...），进而大大降低了冷启动物品推荐的性能。...为了解决上述问题，本文提出了一个新的模型，称为基于对比协同过滤的冷启动物品推荐算法CCFCRec，该模型利用常规训练数据中的共现协同信号（co-occurrence collaborative signals...）来缓解冷启动物品推荐中协同嵌入模糊的问题。
本文介绍了手工艺品电商平台Etsy的个性化推荐算法实践及优化思路，计算过程分为基于历史数据建模和计算推荐结果两个阶段，采用的手段主要包括矩阵分解、交替最小二乘、随机SVD（奇异值分解）和局部敏感哈希等...用这种方法，我们可以从其它清单中，推荐其他相关物品。 产品推荐 一旦我们有了用户和物品模型，我们就可以用它来构建产品推荐。这是大多数研究文献容易忽略的一个步骤。...其他思路 以上所述是个性化推荐的基本技术。在开发这些推荐系统的过程中，我们发现了一些可以改进的地方，帮助我们提高推荐的质量。...结果是将一些受欢迎的物品可能推荐给许多用户，即使它们不一定是最对那些用户口味的。因此，在计算推荐结果之前，我们标准化所有物品的向量。...这应该能得到看似更好更相关的推荐，但仍然需要一个适当的实验来验证。 结论 综上所述，我们描述了如何基于隐式反馈数据为电子商务构建推荐系统。
十方在做信息流广告推荐时，主要通过加一些泛化特征解决冷启动问题，但是这样并不一定是最好的方案，新广告很大程度上，还是会被模型"低估"。如何解决冷启动问题呢？ ? ? ? 不得不面对的冷启动！ ?...冷启动问题可以逃避吗？当然不能，就拿广告推荐来说，当一个客户想投广告，由于该广告从未曝光过，召回模型可能都无法召回，更别说后面的粗排和精排模型是否会过滤掉，所以很难起量。...通过实验证明该方法在各个场景下能显著提高冷启动user/item的推荐性能。 ? ? ? 问题描述 ? ? ?...下面算法给出了采样策略。 ?...实验 实验比较了各种基于KG的推荐算法，用了3个开源数据集，如下： ? 实验结果发现，KGPL在各个数据集的效果是可圈可点的。 ?
简介 本文给大家推荐博主自己开源的电商项目newbee-mall-pro。...在newbee-mall项目的基础上搭建而来, 使用 mybatis-plus 作为 orm 层框架，并添加了一系列高级功能以及代码优化，特性如下： 商城首页 【为你推荐】 栏目添加协同过滤算法。...打开浏览器输入：http://localhost:84/newbeemall --- 二、更新日志 2023年4月08日更新日志 newbee-mall-pro V2.4.2发布 更新内容： 商城首页为你推荐栏目添加协同过滤算法...实现了两种不同的推荐逻辑。 UserCF：基于用户的协同过滤。当一个用户A需要个性化推荐的时候，我们可以先找到和他有相似兴趣的其他用户，然后把那些用户喜欢的，而用户A没有听说过的物品推荐给A。...日秒杀接口升级 本次升级主要在原有秒杀功能的基础上进行了完善，秒杀优化如下： 秒杀页面静态化 添加了秒杀接口限流，基于springAOP实现 添加了秒杀接口防止重复提交，基于spring拦截器实现 使用令牌桶算法过滤用户请求
Bandit算法起源于赌博学，是一个多臂赌博机算法 原始问题：一个赌徒摇老虎机，走进赌场一看，一排老虎机外表一模一样，但每个老虎机吐钱的概率不一样，它不知道老虎机吐钱概率分布，那么如何最大化收益？...类比到推荐系统，Topic对应老虎机，新用户对应赌徒。...每个Topic都维护两个基于beta分布的参数:WIN和LOSS, 针对一个新用户，使用Thompson采样为每一个类别采样一个随机数，排序后，输出采样值top N 的推荐item。
这是第 113 篇不掺水的原创，想要了解更多，请戳上方蓝色字体：政采云前端团队 关注我们吧～ 本文首发于政采云前端团队博客：电商最小存货 - SKU 和 算法实现 https://zoo.team/...article/sku-about 前言 目前电商平台的业务中，只要有商品，不可避免的会遇到 SKU (https://baike.baidu.com/item/%E6%9C%80%E5%B0%8F%...业务场景 只要是做电商类相关的产品，比如购物 APP、购物网站等等，都会遇到这么一个场景，每个商品对应着多个规格，用户可以根据不同的规格组合，选择出自己想要的产品。...现在根据乘法算法，有了以上的分析，我们可以整理下算法过程： 数据预处理，把所有需要处理的规格内容一一对应一个不重复的质数，把 ITEM 组合转换为每个质数的积 根据用户已经选择的 ITEM 进行扫描所有的...相信阅读完本篇文章的你，对于电商规格处理的两个算法已经有了大体了解。
文章简介 今天给大家分享几款比较知名的、开源的、功能强大的电商系统。 Magento 开源的 PHP 电子商务系统 软件介绍 Magento 是一套专业开源的 PHP 电子商务系统。...18113532_Tmkn ShopXO 免费开源 B2C 商城系统 软件介绍 求实进取、创新专注、自主研发、国内领先企业级电商系统解决方案。...遵循MIT开源协议发布，无需授权、可商用、可二次开发、满足99%的电商运营需求。 支持PC+H5、支付宝小程序、微信小程序、百度小程序、头条&抖音小程序、QQ小程序、APP等...。
冷启动问题简介 冷启动问题主要分为3类： 用户冷启动：用户冷启动主要解决如何给新用户做个性化推荐的问题。...实验结果显示,对于利用人口统计学特征的个性化推荐算法,其用户点击率为89%,而随机算法的点击率只有27%。...对于利用人口统计学特征的个性化算法,44%的用户觉得推荐结果是他们喜欢的,而对于随机算法只有31%的用户觉得推荐结果是自己喜欢的。...利用物品的内容信息 物品冷启动需要解决的问题是如何将新加入的物品推荐给对它感兴趣的用户。物品冷启动在新闻网站等时效性很强的网站中非常重要。 UserCF算法对物品冷启动问题并不非常敏感。...对于ItemCF算法来说，物品冷启动是一个严重的问题。因为ItemCF算法的原理是给用户推荐和他之前喜欢的物品相似的物品。
本次分享主题：电商网站架构案例。从电商网站的需求，到单机架构，逐步演变为常用的，可供参考的分布式架构的原型。除具备功能需求外，还具备一定的高性能，高可用，可伸缩，可扩展等非功能质量需求（架构目标）。...本次分享大纲 电商案例的原因 电商网站需求 网站初级架构 系统容量估算 网站架构分析 网站架构优化 架构总结 电商网站案例，一共有三篇本篇主要说明网站的需求，网站初始架构，系统容量估算方法。...一、电商案例的原因 分布式大型网站，目前看主要有几类1.大型门户，比如网易，新浪等；2.SNS网站，比如校内，开心网等；3.电商网站：比如阿里巴巴，京东商城，国美在线，汽车之家等。...这样做常常忽视掉一个很重要的需求（非功能需求），因此推荐大家使用需求功能矩阵，进行需求描述。...以上是电商网站架构案例的分享一共有三篇，从电商网站的需求，到单机架构，逐步演变为常用的，可供参考的分布式架构的原型。
一、目标 李老板： 奋飞呀，据说某电商App升级了，搞出了一个64位的sign。更牛的是入参都加密了！ 奋飞：这么拉风，拉出来咱们盘盘。...$init(a, b); console.log(">>> 算法名" + b); return result; } // /* var mac = Java.use('javax.crypto.Mac...this.getInstance(a); console.log("mac ======================================"); console.log("算法名...三、总结 重新抓了一下包，比对了一下 &sign=xxx&sv=xxx 模式的签名依然存在，大概率算法没变。 64位的sign之前的版本也存在，大概率也没变。 所以，老板永远是对的。
sign的入参是加密的，不过带有很明显的两个特征，一个是 == 结尾，再一个就是 R4iSK 开头。
玩转电商系统：深入剖析智慧电商平台 2017-3-9 张子阳 推荐: 3 难度: 2 ?...第一章，引言 主要介绍了电商的本质和电商系统的纵向组成。...第二章，初始阶段 强调了电商系统的重要性：电商系统反映了企业的经营理念和商业模式的思考，系统是电商企业的核心竞争力。...搜索和推荐： 对于单个店铺而言，例如天猫上的某个旗舰店，商品不过几十上百种，用户查找商品时，为了不会遗漏，会采用分类浏览；而对大型平台型电商而说，用户查找商品，通常是通过搜索功能...搜索和推荐系统是一对孪生兄弟：搜索是用户主动去寻找某一类商品，推荐是基于用户近期的购买、浏览、搜索记录去主动呈现用户可能想要的商品。都是查找信息的工具。
在主机下，进入/mydata/mysql/conf/文件夹下，vi my.cnf 文件,输入如下信息，再保存退出 my.cnf
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