直播流程以及常见问题 腾讯RTMP SDK支持哪些功能和协议?腾讯视频云 RTMP SDK 支持推流、直播和点播三个功能：推流支持RTMP发布协议，并包含硬件加速，美颜滤镜，带宽适应，清晰度调整等强大功能。直播支持FLV协议和RTMP协议，推荐使用FLV，具有秒开优化，延迟自动控制技术以及适应性良好的硬件解码能力。点播支持MP4\HLS\FLV文件在线点播服务，注意老版本SDK是只支持F
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
简介差不多十年前，随着功能机的淘汰和智能机的普及，互联网开始进入移动互联网时代，最具代表性的产品就是微博、微信，以及后来的今日头条、快手等。这些移动化联网时代的新产品在过去几年间借着智能手机的风高速成长。这些产品都是 Feed 流类型产品，由于 Feed 流一般是按照时间“从上往下流动”，非常适合在移动设备端浏览，最终这一类应用就脱颖而出，迅速抢占了上一代产品的市场空间。Feed 流是 Feed
搜索推荐的主要框架1.倒排索引召回1）召回模型有三种： 1.基于行为的召回：根据用户的购买行为推荐相关/相似的商品；（长期行为和实时行为） 2.基于用户偏好的召回：用户画像和多屏互通（移动端到PC端）； 3.基于地域的召回； 4.基于搜索词的召回（倒排索引）；2）倒排索引 倒排是指由属性值来确定记录的位置。 倒排索引由单词词典和倒排文件组成， 单词词典是由文档集合中出现过的所有单词构成的字符串集合
这段时间公司的事情比较多，没有时间继续写推荐系统相关的内容。现在继续来学习推荐系统，这篇作为推荐系统第一阶段（不知道还有没有第二阶段）的结束篇，讲一讲推荐系统架构。 为什么将系统架构，因为之前说了，学习推荐系统主要是围绕《推荐系统实践》这本书，而这本书呢，是12年就写了，在技术的细节上，稍微是有些过时的（现在推荐系统的套路变化也不大），通过阅读，我觉得前三章内容是需要单独讲讲的，也是推荐系统里面都
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），可以参考这些资料，取长补短，最后根据自己的业务需求，技术选型来设计相应的框架。后续持续更新并收集。。。 图1 界面UI那一块包含3块东西：1)
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2023-08-15 10:57:35
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从结构来看，很多社交和资讯类app中，都使用了feed流。例如：微信的朋友圈、今日头条的推荐页、知乎的关注页等，都是此形式。feed流是一个信息出口，想要与他人或资讯建立连接，只需要刷新这一个动作，即可获得大量所需，并且不断在更新，可谓杀时间好手，令人沉溺。想要设计好feed流页面，对feed流的概念，模式进行了解是十分必要的。什么是feed流呢？Feed，源自早期的RSS。是一种呈现内容给用户并
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2023-08-09 22:34:19
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本周阅读了老师推荐阅读的公众号：架构师中的推文《蚂蚁金服11.11：支付宝和蚂蚁花呗的技术架构及实践》，感想如下：上一周阅读笔记《阅读心得14：《新浪微博用户兴趣建模系统架构》》介绍完独立的1.0。按照架构发展的道路，我们到了分叉路口，一边是流行的LAMP架构，另一边是符合广告、搜索的CELL架构。LAMP架构数据策略分离，脚本语言作为业务开发主要语言，项目快速开发和迭代的首选。CELL结构强调本
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
目录一、场景1. 应用场景2. feed流资讯应用场景二. 架构1. 物理架构2. 逻辑架构三、召回算法1. 用户画像2. tag热度（tagCtr）3. LBS/时间轴4. 关键词标签5. 主题标签6. 语义标签7. 协同过滤8. SimRank9. BERT10. FFM11. Deep &am
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2023-07-12 20:50:35
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微博庞大的用户量上一篇已经提到了，这一次就不提了，因为他的用户量，会收到很多很多的文章，他有一套自己的推荐体系：在微博推荐发展的过程中遇到体系方向的变化、业务的不断更迭、目标的重新树立，其产品思路、架构以及算法也随之进行变迁。本文主要阐述在这个过程中推荐架构的演进，从产品目标、算法需求以及技术发展等维度为读者呈现一个完整的发展脉络，同时也希望
当我们关注了用户后，这个用户发了动态，那么我们应该把这些数据推送给用户，这个需求，其实我们又把他叫做Feed流，关注推送也叫做Feed流，直译为投喂。为用户持续的提供“沉浸式”的体验，通过无限下拉刷新获取新的信息。对于传统的模式的内容解锁：我们是需要用户去通过搜索引擎或者是其他的方式去解锁想要看的内容 对于新型的Feed流的的效果：不需要我们用户再去推送信息，而是系统分析用户到底想要什么
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2023-08-09 22:34:43
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最近对直播类app十分上心，十分想做一个demo出来，鉴于目前对此一无所知，还是站在巨人们对肩膀上开始学习吧。本次先试着搭建直播推流、拉流、播放的框架。演示的话以网上大神提供的LXLiveAll为例，本人对内部代码现在不了解。先搭建框架吧。主要使用的三个技术：推流：LFLiveKit 播放：ijkplayer 服务器:nginx+rtmp+ffmpeg一、推流/拉流LFLiveKit：框架支持RT
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2023-09-25 09:26:55
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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，
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
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2023-09-25 19:20:15
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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
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2022-01-04 10:57:09
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2022-11-16 06:25:30
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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。
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2022-09-13 15:12:25
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# 智能推荐架构：理解与实现
随着互联网技术的迅猛发展，智能推荐系统已经成为我们生活中不可或缺的一部分。从电商平台的商品推荐到流媒体服务的内容推荐，智能推荐系统在多个领域发挥着重要作用。本文将介绍智能推荐系统的基础架构，涵盖其核心组件、工作流程以及简单的代码示例来帮助读者更好地理解这个主题。
## 智能推荐系统的架构
智能推荐系统的架构一般可以概括为以下几个核心组件：
1. **数据收集*
