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流式计算的三种框架:Storm、Spark和Flink
我们知道,大数据的计算模式主要分为批量计算(batch computing)、流式计算(stream computing)、交互计算(interactive computing)、图计算(graph computing)等。其中,流式计算和批量计算是两种主要的大数据计算模式,分…
什么是流式计算?
在日常生活中,我们通常会先把数据存储在一张表中,然后再进行加工、分析,这里就涉及到一个时效性的问题。如果我们处理以年、月为单位的级别的数据,那么多数据的实时性要求并不高;但如果我们处理的是以天、小时,甚至分钟为单位的数据,那么对数据的时效性要求就比较高。在第二种场景下,如果我们…
入门推荐系统,你不应该错过的知识清单
入门首选。这本书是国内第一本讲推荐系统的书,能让你快速知道如何把学到的理论知识应用到实践,如何将编程能力应用到推荐系统中去。虽然书中列举的代码存在一些争议,但瑕不掩瑜。强烈推荐! 这本书非常适合数学知识相对来说较少但又想深入该领域的读者,或有实际项目需求但没有足够时间去深入了解…
Quora是如何做推荐的?
Quora的VP Engineering机器学习大牛Xavier Amatriain,曾在WWW2016大会的Question Answering Workshop做了一个报告,Machine Learning for Q&A Sites: The Quora Example[…
人工智能领域的顶级学术期刊大全(一)
不管是工业界还是学术界,了解一个学科或一个行业的前沿、热点,势必要不断获取最新最热门的研究内容。看到好多同学询问人工智能方面的期刊、顶会,看到这篇文章的你不用担心啦! 中国计算机学会整理出了和计算机学科相关的顶会和期刊,还按照刊物级别作了区分,先荐将其中与人工智能相关的部分专门…
人工智能领域的顶级学术会议大全(二)
不管是工业界还是学术界,了解一个学科或一个行业的前沿、热点,势必要不断获取最新最热门的研究内容。看到好多同学询问人工智能方面的期刊、顶会,看到这篇文章的你不用担心啦! 中国计算机学会整理出了和计算机学科相关的顶会和期刊,还作了区分,先荐将其中与人工智能相关的部分专门整理出来,方…
干货 | 个性化推荐系统五大研究热点之深度学习(一)
【编者按】在这个科技高速发展、信息爆炸的时代,毫不夸张地说,推荐系统已经完全融入了我们的生活。我们去哪一家餐馆、买哪一件衣服、浏览哪一类信息、观看哪一种视频,很大程度上都取决于背后的推荐系统。 在本文中,微软亚洲研究院社会计算组的研究员们从深度学习、知识图谱、强化学习、用户画像…
干货|个性化推荐系统五大研究热点之可解释推荐(五)
前文所述推荐系统研究大都将重心放在提高推荐准确性上,与推荐对象的沟通考虑得不够。近期,学者们开始关注推荐是否能够以用户容易接受的方式,充分抓住用户心理,给出适当的例子与用户沟通。研究发现,这样的系统不仅能够提升系统透明度,还能够提高用户对系统的信任和接受程度 、用户选择推荐产品…
基于Elastic Search的推荐系统“召回”策略
当我们打开一个资讯APP刷新闻时,有没有想过,系统是如何迅速推送给我们想看的内容?资讯APP背后有一个巨大的内容池,系统是如何判断要不要将某条资讯推送给我们的呢?这就是今天想跟大家探讨的问题——推荐系统中的“召回”策略。 1. 召回策略主要满足的是能够从海量的数据中召回一部分相…
干货|个性化推荐系统五大研究热点之用户画像(四)
构建推荐系统的核心任务之一在于如何准确地分析出用户的兴趣特点,也就是我们常说的用户画像。 简单说来,用户画像是指从用户产生的各种数据中挖掘和抽取用户在不同属性上的标签,如年龄、性别、职业、收入、兴趣等。完备且准确的属性标签将有力地揭示用户本质特征,因而极大地促进精准的个性化推荐…
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