PSA框架PSA架构是ARM推出的保障物联网设备安全的安全框架。软件架构下图是从PSA官方文档截取的软件架构图。其按照功能分为安全分区（secure partition）、安全分区管理器（secure partition manager）、RoT service、secure IPC等secure partition在SPE中，RoT服务需要一个执行环境来提供对资源的访问、对自己的代码和数据的保护
推荐系统模型基于内容的推荐基于协同过滤的推荐算法基于用户的协同过滤算法基于物品的协同过滤算法基于隐语义模型算法基于关联规则的推荐Apriori算法FP-增长算法
推荐系统首先通过分析用户行为数据，建立用户偏好模型。然后使用用户兴趣匹配物品的特征信息，再经过推荐算法进行筛选过滤，找到用户可能感兴趣的推荐对象，最后推荐给用户。上述过程经过训练和验证最终形成推荐模型，可用于在线或离线推荐。同时，
TF的fine-grained API为分布式程序的设计和开发提供了非常的灵活性，用户可以将不同的分布式架构与TF结合。PS-Worker是一种经典的分布式架构，它在大规模分布式机器学习、深度学习领域得到了广泛的应用。TF提供对PS-worker架构支持，并将其推荐为标准分布式编程框架。本节主要介绍TF分布式程序的编程框架，以graph形式展现分布式程序的主要流程。目前大多数分布式程序均采用数据并
一、前述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
原创
2022-12-30 16:45:52
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在推荐系统中常用的技术可大致分为四类：基于内容的过滤、协同过滤、基于规则的方法和混合方法。一、基于内容过滤 基于内容过滤推荐系统思路如下： （1）通过在抓取每个商品的一系列特征来构建商品档案； （2）通过用户购买的商品特征来构建基于内容的用户档案； &
推荐系统是一种利用用户和物品之间的信息来提供个性化服务的智能系统。推荐系统在电商、社交、视频、音乐等领域有着广泛的应用，为用户提供更好的体验和价值。本文介绍了推荐系统算法架构的四个阶段：召回、粗排、精排和重排。每个阶段都有不同的模型和优化目标，以提供个性化服务。召回阶段利用用户或物品的特征或行为数据来筛选候选物品；粗排阶段利用用户或物品的特征或行为数据来构造排序特征并优化排序模型；精排阶段利用用户
本篇博客主要内容是对推荐系统进行详细的概述及讲解，对新手来说是非常适合的。本篇文章主要内容包括推荐系统的相关概念、推荐系统的架构和流程、常见的推荐算法、挖掘、召回、排序、评估和总结这几部分。推荐系统本质上是解决 用户、信息和环境的匹配，即，推荐系统推荐系统包括整体技术架构，推荐系统架构和推荐引擎架构。整体技术架构 从下往上依次为数据的生产、存储、候选集触发，融合过滤重排序。重排序之后就是输出的推荐
作者 | gongyouliu全文共7426字，预计阅读时间30分钟。大家好，我是强哥。一个热爱暴走、读书、写作的人！本章目录一、推荐算法的业务流程 1. 数据收集 2. ETL 与特征工程 3. 推荐模型构建 4. 推荐预测 5. 推荐Web服务&
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2023-07-28 15:20:49
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推荐系统从技术架构的层面来讲，分为两大部分：数据部分和模型部分。数据部分完成的工作主要集中在数据收集、数据清洗与处理上，采用实时与离线的方式对用户、物品、场景三类数据数据处理与清洗，并以特定的格式提供给推荐系统中的使用方（文中提到的有三个：模型训练、模型预测、商业智能），可见数据的重要性，数据处理流程如果出现了问题，后面的工作可能均无法正常开展。 tips: 实时与离线数据处理架构即为当前常用的l
目录推荐基础架构推荐目标工业推荐系统架构深度学习基础理论相关问答实践相关问答特征工程与Embedding推荐系统常用特征Spark特征处理Embedding技术Graph Embedding技术相关问答 本文为极客时间<<深度学习推荐系统实战>>的课堂笔记。 推荐基础架构推荐目标推荐系统目标：在信息过载的情况下，用户如何高效获取感兴趣的信息。推荐系统目标形式化定义： 对
一、导论之前对推荐系统进行学习的过程中，发现自己只是拘泥于其中的一小部分进行学习，没有一个全局系统的认知，经常容易陷入困惑，因此借分享会机会，将推荐系统架构梳理一遍，在梳理的过程中才对推荐...
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2022-04-28 21:16:18
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推荐系统通过分析用户的行为日志，给用户生成推荐列表，最终展示到网站的界面上。
原创
2022-09-13 15:12:25
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推荐系统架构下图所示是业界推荐系统通用架构图，主要包括：底层基础数据、数据加工存储、召回内容、计算排序、过滤和展示、业务应用。底层基础数据是推荐系统的基石，只有数据量足够多，才能从中挖掘出更多有价值的信息，进而更好地为推荐系统服务。底层基础数据包括用户和物品本身数据、用户行为数据、用户系统上报数据等。 召回内容电商网站、内容网站、视频网站中数据量很大，并不能直接把所有的物品数据全部输送到
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2023-07-17 17:23:17
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1、推荐系统的目的 推荐系统是解决信息过载的问题，是信息过载所采用的措施，面对海量的数据信息，从中快速推荐出符合用户特点的物品。解决一些人的“选择恐惧症”；面向没有明确需求的人。 解决如何从大量信息中找到自己感兴趣的信息。 解决如何让自己生产的信息脱颖而出，受到大众的喜爱。1、让用户更快更好的获取到自己需要的内容2、让内容更快更好的推送到喜欢它
搜索引擎之后出现的推荐系统，打破了用户带有目的性地、主动地寻找数据这一明确行为，通过信息提取和学习，让合适的数据主动呈现在用户眼前（当然，从用户角度来看就是被动了）。一、推荐系统工作原理首先是信息提取。数据源包括物品信息的元数据（tag、关键字）、用户元数据（性别、年龄、职业）、用户的偏好。这里的偏好数据收集分为显示和隐式。显示的用户反馈需要用户手动执行，如填充表单、点赞、评论；隐式的用户反馈则是
导读 今天给大家分享一下推荐系统在近年来的整体技术发展。文中的很多观点和技术都参照于业界的论文以及一些外部的文章。全文目录如下：1. 推荐系统技术架构2. 用户理解3. 召回技术4. 排序技术5. 其它推荐算法方向6. 评估分享嘉宾｜陈祖龙 阿里巴巴 高级算法专家01推荐系统技术架构 整个推荐技术，经过几年的发展已经比较完善，上图展示了推荐系统的一个整体架构，分为数据和推荐模型
1. 前言本文主要概括的介绍ARMV8体系结构定义了哪些内容，概括的说：ARM体系结构定义了PE的行为，不会定义具体的实现ARM体系结构也定义了debug体系结构和trace体系结构ARM体系结构采用RISC指令集（1）长度一致的寄存器；（2）load/store架构，数据处理操作只能对寄存器内容进行处理，不会直接对内存的内容进行处理；（3）简单寻址方式，load/store地址来源于寄存器或指令
#0 系列目录#推荐系统架构推荐系统架构设计与实现#1 推荐系统架构介绍# 推荐系统是一个微庞大的工程、算法与业务综合的系统，其主要分为三大子系统：
线下推荐子系统；
线上推荐子系统；
效果评估子系统；#2 线下推荐子系统# 线下推荐子系统又主要分为线下挖掘模块、数据管理工具两大部分。##2.1 线下挖掘模块## 线下挖掘模块，是各类线下挖掘算法实施的核心，它读取各种数据源，运用各种算法实施线下
随着互联网进入下半场，对于“人”、“货”、“场”三个核心元素的要求越来越高，随着数据量和流量的爆发式增长，传统的人工运营方式已经很难适应当下如此复杂的业务场景，如何精细、准确、高效、智能地联系三者成为各个平台系统越来越关注的点，于是基于千人千面个性化的推荐系统成为各个业务场景必不可少的一环。两大核心：特征数据和算法引擎 本文主要介绍在电商场景下，关于个性化推荐系统的架构方面的介绍，考虑到篇幅，
文章目录前言一、推荐系统的框架及运行1. 基本框架2. 推荐引擎的工作流程二、推荐系统的经典问题1. 搜索和利用2. 冷启动三、召回策略1. 基于行为相似的召回(1) Jacard相似度(2) 利用余弦相似度(3) 欧几里得距离(4) 皮尔逊相关系数2. 基于内容相似度的召回四、推荐系统排序1. 特征选择的方法2. 排序过程五、基于知识图谱的推荐系统总结 前言 推荐系统的作用包括：一方面可以满
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2023-08-30 14:50:56
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