1.什么是推荐系统用户没有明确的需求，你需要的是一个自动化的工具，它可以分析你的历史兴趣，从庞大的电影库中找到几部符合你兴趣的电影供你选择。这个工具就是个性化推荐系统。推荐系统的主要任务 推荐系统的任务就是联系用户和信息，一方面帮助用户发现对自己有价值的信息，另一方面让信息能够展现在对它感兴趣的用户面前，从而实现信息消费者和信息生产者的双赢 推荐系统与搜索引擎的区别 和搜索引擎一样，推荐系统也
框架是指一个类的集，在集中有很多超类和接口，这些超类中实现了很多高级的机制、功能和策略。框架的使用者可以创建子类来实现和扩展超类，而不用来重新创建这些基本的机制。在日常工作中，我们用到的技术基本都是框架，我们去使用那些包，去调用那些函数时都会用到这种框架的思想。在集合（一）中分析完集合的数据结构，今天我们就一起来继续讨论一下集合的框架。（一）集合数据结构回顾基本类型实现接口说明List链表Link
可能99%的同学不做搜索引擎，但99%的同学一定实现过检索功能。搜索，检索，这里面到底包含哪些技术的东西，希望本文能够给大家一些启示。全网搜索引擎架构与流程如何？全网搜索引擎的宏观架构如上图，核心子系统主要分为三部分（粉色部分）：（1）spider爬虫系统；（2）search&index建立索引与查询索引系统，这个系统又主要分为两部分：一部分用于生成索引数据build_index一部分用于
时至2020年，个性化推荐可谓风生水起，Youtube,Netflix,甚至于Pornhub，这些在互联网上叱咤风云的流媒体大鳄无一不靠推荐系统吸引流量变现，一些电商系统也纷纷利用精准推荐来获利，比如Amzon和Shopfiy等等，精准推荐用事实告诉我们，流媒体和商品不仅仅以内容的传播，它还能是一种交流沟通的方式。那么如何使用python语法构造一套属于我们自己的推荐系统呢，这里推荐协同过滤算法，
背景随着公司业务的高速发展以及数据爆炸式的增长，当前公司各产线都有关于搜索方面的需求，但是以前的搜索服务系统由于架构与业务上的设计，不能很好的满足各个业务线的期望，主要体现下面三个问题：不能支持对语句级别的搜索，大量业务相关的属性根本无法实现没有任何搜索相关的指标评价体系扩展性与维护性特别差基于现状，对行业内的搜索服务做出充分调研，确认使用ElasticSearch做底层索引存储，同时重新设计现有
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
计算机算法的构建策略1. 分治策略Divide-and-Conquer就是将复杂的问题分解为多个简单的子问题，然后再将每一个子问题分解为更简单的子子问题。最后对子子问题求解，合并，得到原本复杂问题的解。当然复杂的问题规模比较大的时候，计算就起来就很慢了。并且分解出来的子问题之间要互相独立，且与原问题形式相同。适用条件： 第一步：判断问题缩小到一定程度之后是否很容易解决； 第二步：分解成的子问题是最
1.算法简介作用：要使计算机能完成人们预定的工作，首先必须为如何完成预定的工作设计一个算法，然后再根据算法编写程序。定义：简单的说，算法（Algorithm）是由有穷规则构成的为解决某一类问题的运算序列（方法或过程）。算法的性质：算法可以有若干输入，这些输入是在算法开始时给出的初始值或条件；算法通常又有若干输出，是对输入进行加工后的计算结果。另外算法的性质有： （1）有穷性。一个算法必须在执行了
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. 推荐系统的作用和意义 在这个时代，无论信息消费者还是信息生产者都面临巨大的挑战。 信息消费者：在大量信息中找到自己感兴趣的信息很困难。 信息生产者：将自己生产的信息让广大消费者关注很困难。 推荐系统将用户与信息联系起来。1.1 用户角度 推荐系统解决在
电商搜索系统存在以下特点：数据量庞大。（上亿级别）高并发。（日均pv过亿、数十亿）一条商品数据由商品基本信息、价格、库存、促销、评价等组成，这些数据存储在各自业务系统当中。（多数据源导致构建索引比较麻烦）召回率要求高。（哪个商家发现搜不到自家的商品肯定要抓狂，哪怕有一个搜不到。）时效性要求高，价格变动、库存变动、上下架等要求近实时。（更新时间过长虽然不会造成资损，但是会严重影响用户体验）索引更新量
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2023-05-29 16:03:15
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# 搜索推荐架构
搜索引擎是日常生活中经常使用的工具，无论是在电商平台上搜索商品，还是在搜索引擎上搜索信息，搜索引擎都能快速地将用户输入的关键词与海量的数据进行匹配，提供最相关的结果给用户。为了能够提供更好的搜索结果和更快的搜索响应速度，搜索引擎通常会借助搜索推荐架构来进行优化。
## 1. 搜索推荐架构简介
搜索推荐架构是指在搜索引擎中，通过分析用户的搜索行为、搜索历史和其他相关信息，为用
原创
2023-09-17 10:53:25
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前言：搜索引擎的倒排索引，数据的搜索与查找技术是计算机软件的核心算法，这方面已有非常多的技术和实践经验。而对于搜索引擎来说，要面对海量的文档进行快速的内容检索、查询的话，最主要的技术是倒排索引技术。像百度这样的互联网搜索引擎来说，首先需要通过网络爬虫进行全球公开的网页进行拉取的处理。事实上，互联网一方面是将全世界的人和网络应用联系起来，另一方面也将全世界的网络通过超链接进行联系起来处理，几乎每个网
输出：[[“baggage”,“bags”,“banner”],[“baggage”,“bags”,“banner”],[“baggage”,“bags”],[“bags”]]输入：products = [“mobile”,“mouse”,“moneypot”,“monitor”,“mousepad”], se
原创
2023-01-31 09:23:05
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一、背景在推荐系统中，召回是非常重要的一步，尽可能召回所有相关的结果，适当召回具有探索意义的结果，是决定推荐效果上限的一环。召回可以模块化：1、u2i,k2i,i2i,v2i(统称x2i)2、index召回(基于倒排，lucene、solr、es、redis等实现)3、新热召回(排行榜)...我们其实在 https://zhuanlan.zhihu.com/p/355510794 已经做了这些
文章目录前言一、DNN 模型二、Wide & Deep 模型三、Deep & Cross 模型3.1 嵌入与堆叠层3.2 交叉网络3.3 深度网络3.4 融合层四、DIN 模型4.1 提出背景4.2 DIN 模型结构4.3 用户兴趣与注意力机制4.4 DIN 模型细节4.4.1 激活函数 Dice4.4.2 正则化4.4.3 评价指标 GAUC4.4.4 输入数据处理4.5 总结
基于物品的协同过滤上一节介绍了基于用户的协同过滤，思想是找到跟自己兴趣最相似的 K 个用户，根据他们的兴趣找到目标用户感兴趣的物品。而基于物品的协同过滤其实跟基于用户的协同过滤非常相似。基于物品的协同过滤的思想是：根据用户之前喜欢的物品，给他们推荐与用户喜欢过的物品相似度高的新的物品。基于物品的协同过滤算法分为两步： （1）计算物品之间的相似度。（2）根据物品的相似度和用户历史行为给用户生成推荐列
音乐频道推荐业务，支持各个产品业务和策略。这里先使用CB+CF+LR实现推荐部分，下面具体展开：一、推荐系统流程图 CB，CF算法在召回阶段使用，推荐出来的item是粗排的，利用LR算法，可以将CB，CF召回来的item进行精排，然后选择分数最高，给用户推荐出来。后续我们可以采用矩阵分解、聚类、深度学习算法来实现对候选集合的召回。二、推荐系统思路详解 话不多说，这里先放上代码思路：1、数据
吐血整理程序员必读书单：https://github.com/silently9527/ProgrammerBooks微信公众号：贝塔学Java前言在上一篇中我们把图通过邻接表数组表示出来了，这个数据结构将会做我们实现图算法的基础，本篇我们将一起开始学习图算法的第一个搜索算法-深度优先搜索搜索API的定义publicclassSearch{Search(Graphgraph,ints);boole
原创
2021-04-25 08:46:06
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吐血整理程序员必读书单：https://github.com/silently9527/ProgrammerBooks微信公众号：贝塔学Java在上篇中我们学习了深度优先搜索，知道了如何通过深度优先搜索在图中寻找路径；本篇我们继续一起来学习深度优先搜索算法的其他应用场景连通分量从一幅图中找出所有的连通分量，这是也是深度优先搜索的一个应用场景。什么是连通分量？这个定义在之前的文章中已有提到《如何检测
原创
精选
2021-04-28 08:37:14
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