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5年前
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流式计算的应用特征
大数据流式计算可以广泛应用于金融银行、互联网、物联网等诸多领域,如股市实时分析、插入式广告投放、交通流量实时预警等场景,主要是为了满足该场景下的实时应用需求。数据往往以数据...
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5年前
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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 computi...
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5年前
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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...
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5年前
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案例|推荐系统的评估指标
推荐系统能够为用户提供个性化体验,现在基本上各大电商平台、资讯平台都会用推荐系统为自家评价下的用户提供千人千面的服务。平均精度均值(Mean Average Precisi...
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5年前
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用于推荐系统评估的概念与指标(2)
新颖性通常指在推荐中出现新的物品,这在不同文献中有不同的定义。在此,我们将新颖性的定义和指标分为三个层次,如下表所示。本文中把新颖性指标称为𝑛𝑜𝑣(𝑅𝑢)。 创建...
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5年前
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用于推荐系统评估的概念与指标
在推荐系统中,研究人员为了能让预测结果对用户提供更多价值,会关注用户满意度。鉴于推荐系统除了让用户购买更多的相似产品外,还必须对用户而言“有用”,研究人员还会关注用户在使用...
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5年前
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如何解决推荐系统中的冷启动问题?
当新用户或新项目进入内容平台时,就会出现冷启动(Cold Start)问题。 以协同过滤这样的经典推荐系统为例,假设每个用户或项目都有评级,这样我们就可以推断出类似用户/项...
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5年前
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推荐系统如何处理数据?
据统计,全球数据总量预计2020年达到44ZB,中国数据量将达到8060EB,占全球数据总量的18%。现阶段我们所讨论的人工智能,很大程度上都是在谈“人工智能”这个大概念下...
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5年前
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推荐系统:算法概述
如今,许多公司都会开发与自己业务息息相关的推荐系统。先荐作为第四范式研发的一款智能推荐产品,已为内容行业的众多媒体客户赋能,实现客户的营收增长。在本文中,我们将会简要介绍现...
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5年前
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推荐系统:混合过滤
在之前的两篇文章中,我们分别讲了推荐系统中的基于内容的过滤和协同过滤技术,今天我们一起看看看混合过滤。 推荐系统为了避免单一推荐技术带来的限制和问题,同时也为了能够获得更好...
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5年前
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推荐系统:协同过滤及其利弊
在上一篇文章中,我们谈到了推荐系统中基于内容的过滤及其利弊,今天我们来看看协同过滤。 与基于内容的过滤(CBF)不同,协同过滤(Collaborative Filterin...
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5年前
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推荐系统过滤技术:基于内容的过滤及其利弊
在上一篇文章中,我们介绍了推荐系统的主要工作流程。在接下来的文章中,我们会详细分析推荐系统中的过滤技术。 推荐系统要想为用户提供切实有用的推荐服务,高效、准确的推荐技术至关...
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5年前
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推荐系统的工作流程
在互联网飞速发展的现代社会,人们每天都要受到成百上千条信息的轰炸,APP推送、新闻热点、信息流广告……一个有效的“信息过滤器”已经成为了人们日常生活的刚需,也是信息供应商在...
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5年前
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白话推荐系统
假设你要去外边吃火锅,你可以把家门外的所有火锅店都转悠一圈,根据价格和口味选择一家合适的店,吃完后付款离开。如果你住的地方有一家美食城,你可以根据门口的指示牌找到对应的楼层...
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6年前
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没有用户数据时如何搭建推荐系统?用这三种办法!
即使没有用户数据,我们仍能搭建高效的推荐系统,向用户展示更多优质内容,让用户参与其中。 第一步便是搭建基于内容的推荐系统,这种推荐系统会给用户推荐其他类似的商品,但并不依赖...
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6年前
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快手商业副总裁严强:AI+DA驱动短视频社交商业高速增长
日前,第四范式先荐在北京举办2019“人工智能+新内容”论坛,快手商业副总裁严强在现场发表了名为《AI+DA驱动短视频商业高效增长》的主题演讲,详述了AI在快手商业化过程中...
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6年前
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您收到一封来自“人工智能+新内容”论坛的邀约,请查收!
AI技术正深刻改变着内容行业。从内容生产到内容分发,再到内容营销,内容行业的每一个环节都有AI技术的渗透:个性化推荐、智能剪辑、机器写作、违规内容处理、聊天机器人……毫不夸...
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6年前
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想要了解推荐系统?看这里!(2)——神经网络方法
在上一篇文章《想要了解推荐系统?看这里!(1)——协同过滤与奇异值分解》中,我们谈到了协同过滤(CF)与奇异值分解(SVD)如何用于构建推荐系统。随着神经网络的兴起,如何利...
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