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滴滴的地图数据的准确性和时效性、基于地图的路径规划、预估到达时间等服务是顺畅出行的基础。

假设今年学校毕业设计要求提升,要求做真正可运行的学生管理系统,学院对毕设的具体要求如下:

本篇文章作者会结合多年推荐系统开发的实践经验粗略介绍推荐系统的工程实现,简要说明要将推荐系统很好地落地到产品中需要考虑哪些问题及相应的思路、策略和建议,其中有大量关于设计哲学的思考,希望对从事推荐算法工作或准备入行推荐系统的读者有所帮助。

本文是架构设计实践五部曲系列文章的第一篇,架构与架构图。本文将对架构作深入的阐释,并教你什么时候画架构图、怎么画架构图。

本文从政策及技术发展对推荐系统的影响、推荐系统的就业变化、推荐系统的应用场景及交互方式、推荐算法与工程架构、人与推荐系统的有效协同、推荐系统多维度价值体现等6个方面来讲解推荐系统的未来发展


如果大家愿意将来从事推荐算法的工作,但是不知道需要学什么才可以更好地入门,那么你一定要读读这篇文章。

Web服务模块是直接与用户交互的部分,在整个推荐系统业务流中具有举足轻重的地位,因为Web服务模块的好坏直接影响用户体验。

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。

本篇文章作者来详细说明怎么评估(Evaluating)推荐系统的效果,有哪些评估手段,在推荐业务中的哪些阶段进行评估,具体的评估方法是什么。借此希望更好地帮助大家在实际业务中实施推荐系统评估模块。

本次分享介绍推荐系统领域采用深度学习的技术方案,以及深度学习技术如何应用在微博场景。

本文是作者计划的一系列文章中的一篇。后面的文章将涉及到推荐系统的基本介绍、冷启动、商业价值、工程实现、评估等方方面面。
推荐系统近几年来一直十分火热,目前几乎所有的电子商务系统、社交网络,广告推荐,搜索引擎等等,都不同程度的使用了各种形式的推荐系统。想知道电商如何向你发送广告的?想了解社交网络怎么推荐好友的?想自己搭建一个推荐系统?想了解一些算法或架构从而将自己的推荐系统做得更好?InfoQ为你整理了一系列的有关推荐系统的算法文章,以及主要从电商和社交网络方面选取了一些优秀的案例,来看看这些关于推荐系统的优秀文章吧。
微博(Weibo)是一种通过关注机制分享简短实时信息的广播式社交网络平台。微博用户通过关注来订阅内容,在这种场景下,推荐系统可以很好地和订阅分发体系进行融合,相互促进。微博两个核心基础点:一是用户关系构建,二是内容传播,微博推荐一直致力于优化这两点,促进微博发展。

本次分享介绍图数据库的设计和实践经验。

所谓推荐系统的商业价值,通俗来说就是推荐系统怎么更好的帮助公司挣钱。那么,该从哪些维度来理解推荐系统的商业价值?如何量化?怎么提升?以及,在挖掘推荐系统商业价值的过程中,有哪些需要特别注意的点?
推荐系统相关的专栏,希望能帮助推荐系统学习者架构起整体的知识脉络,并在此基础上补充实践案例与经验,力图解决你系统起步阶段 80% 的问题。

个性化推荐系统的未来会如何发展?
在当今 DT 时代,每天都在产生着海量的数据,移动互联网的兴起更是让我们体验到获取信息是如此的简单和方便。 同时,更多的选择也带来更多的困扰,面对层出不穷的信息和服务带来的困扰,使得个性推荐迅速崛起,并且大放异彩,在金融、电商、视频、资讯、直播、招聘、旅游等各个领域都能看到推荐系统的存在。