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
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
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2023-09-25 19:20:15
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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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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
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，
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2023-10-23 20:20:16
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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
#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
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2023-10-13 14:38:15
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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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+ Mrzys1摘 要信息化爆炸的时代，互联网技术的指数型的增长，信息化程度的不断普及，社会节奏在加快，每天都有大量的信息扑面而来，人们正处于数字信息化世界。数字化的互联网具有便捷性，传递快，效率高，成本低等优点。本课题拟设计的基于SpringBoot+Vue+ElementUI框架加上协同过滤算法推荐开发的电影推荐系统，实现用户在电影门户网站快速的获取自己喜欢的电影类型进行电影的检索
一、推荐系统意义、架构介绍推荐系统的意义目的：提升用户体验。通过个性化推荐，帮助用户快速定位感兴趣的信息。提高产品销售。帮助用户和产品建立精准连接，从而提高产品转换率。发掘长尾价值。根据用户兴趣，清空不是很热门的商品销售给特定人群。方便移动互联网交互。减少用户操作，主动帮助用户找到感兴趣内容。1.1业界主流推荐系统架构 业界推荐系统通用架构 1.2用户本身数据
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2023-08-15 12:49:08
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Java语言Springboot开发框架实现个性化购物商城推荐网 在线购物推荐系统 基于用户、物品的协同过滤推荐算法实现WebShopRecSystem一、项目简介1、开发工具和使用技术IDEA/Eclipse，jdk1.8，mysql5.5/mysql8，navicat数据库管理工具，springboot开发框架，spring+springmvc+mybatis框架，thymeleaf视图渲染模
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2023-08-08 13:10:28
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以YouTube（世界上最大的视频网站）为例，2016年其已经将深度学习应用于自己的系统中，并获得了显著的效果。其系统架构如下：YouTube的推荐架构，包含了两个神经网络，分别用于产出候选集（召回）和排序。召回层的神经网络将用户在YouTube上的历史行为作为输入内容，完成从百万量级到百量级的候选内容筛选。但其并非唯一的召回方式，YouTube历史上应用有效的其他召回方式也同时在线上运行，如...
原创
2021-08-04 13:54:50
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导读：在数字化革命和AI赋能的大背景下，推荐场景逻辑越来越复杂，推荐细分场景越来越丰富，对业务迭代和效果优化的效率有了更高的要求。推荐系统业务和技术在传统架构支撑下自然堆砌，变得越来越臃肿，开发维护困难，推荐系统在应用架构上正面临新的挑战。本文就第四范式在智能推荐系统架构方面的探索实践，聊一聊在应用架构治理方面提升推荐服务开发维护效率，增强系统灵活性和扩展性的新探索。
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2021-08-04 15:33:49
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本文从互联网收集并整理了推荐系统的架构，其中包括一些大公司的推荐系统框架（数据流存储、计算、模型应用），可以
原创
2022-01-04 10:57:09
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